medicine

Искусственный интеллект(AI) научился замечать рак поджелудочной железы на обычных КТ-снимках — в среднем за полтора года до того, как болезнь обнаружат врачи. Клиника Мэйо (Mayo Clinic) опубликовала в журнале Gut результаты валидации модели REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model). На почти 2 000 томограммах, которые радиологи изначально признали нормальными, система выявила 73% случаев рака, диагностированных впоследствии. В среднем искусственный интеллект опережал диагнозы врачей на 16 месяцев.
Как работает модель
REDMOD анализирует сотни количественных характеристик ткани — текстурные и структурные параметры, — улавливая биологические изменения еще до того, как опухоль становится видимой для человека. Около 90% предсказательной силы модели обеспечивают так называемые вейвлет-фильтрованные текстурные признаки (при которой исходный сигнал раскладывается на различные частотные компоненты (масштабы) для удаления шума, сжатия или выделения ключевых особенностей): они точнее отражают нарушения ткани, чем обычные необработанные характеристики .
Система полностью автоматизирована: не требует ручной разметки снимков и долгой подготовки данных. Встроенный порог классификации позволяет настраивать чувствительность без переобучения модели.
Сравнение с врачами
Исследователи протестировали REDMOD на независимой выборке из 493 пациентов и напрямую сравнили результаты с оценками радиологов. Разрыв оказался существенным: на всей выборке чувствительность модели составила 73%, у радиологов — 38,9%. На снимках, сделанных более чем за два года до диагноза, REDMOD выявлял изменения в 68% случаев, тогда как специалисты без AI-подсказки — лишь в 23%.
«Главное, что мешает спасать жизни людей при раке поджелудочной железы — это то, что мы не видим болезнь, пока ее еще можно вылечить. Теперь AI способен распознать характерные признаки рака в нормальной с виду поджелудочной — надежно, на разных аппаратах и в разное время», — объяснил ведущий автор работы, радиолог клиники Мэйо Аджит Гоенка (Ajit Goenka).
Авторы тестировали модель на данных из нескольких клиник, разных томографов и протоколов сканирования — то есть в условиях, максимально близких к реальной практике.
Главная идея разработчиков — встраивать REDMOD в стандартную процедуру расшифровки КТ-снимков, которые пациенты и так делают по другим поводам. В первую очередь речь идет о группах повышенного риска. Один из очевидных примеров — люди с впервые диагностированным диабетом: у них вероятность рака поджелудочной заметно выше среднего.
Контекст для понимания масштаба проблемы: 85% случаев рака поджелудочной железы диагностируют на стадии, когда болезнь уже распространилась, а пятилетняя выживаемость при этом диагнозе остается ниже 15%.
Следующий шаг
Клиника Мэйо уже запускает клиническое исследование AI-PACED, которое должно показать, как интегрировать AI-диагностику в реальную клиническую практику: насколько часты ложные срабатывания, как часто удается выявлять ранние стадии и что это дает пациентам в итоге.
#AI #AImodel #Medicine #Write2Earn
$ETH $AI