Клиника Mayo Clinic опубликовала в журнале Gut результаты валидации модели REDMOD, которая на обычных КТ-снимках брюшной полости находит рак поджелудочной железы вплоть до трёх лет до официального диагноза. Система протестирована почти на двух тысячах компьютерных томографий, сообщил Хабр.
ИИ выявил 73% случаев рака, которые были диагностированы позже, — причём на тех самых снимках, которые радиологи изначально признали нормальными. Медианный срок до клинического диагноза составил около 16 месяцев. Авторы тестировали модель на данных из нескольких клиник, с использованием разных томографов и протоколов сканирования, что максимально приближено к реальной врачебной практике.
На снимках, сделанных за два года и более до постановки диагноза, REDMOD находил подозрительные изменения почти втрое чаще, чем специалисты без подсказки искусственного интеллекта. У пациентов, проходивших несколько КТ-исследований, модель выдавала согласованные оценки на сканах с интервалом в несколько месяцев — это ключевое свойство для долгосрочного наблюдения за состоянием пациента.
«Главное, что мешает спасать жизни от рака поджелудочной, — мы не видим болезнь, пока ее еще можно вылечить. Теперь ИИ способен распознать характерные признаки рака в нормальной с виду поджелудочной — надежно, на разных аппаратах и в разное время», — рассказал ведущий автор работы, радиолог Mayo Clinic Аджит Гоенка.
Алгоритм REDMOD анализирует сотни количественных характеристик ткани — текстурных и структурных — и улавливает биологические изменения ещё до того, как опухоль становится видимой человеческому глазу. Работает система автоматически, без ручной разметки и долгой подготовки данных. Главная идея — встраивать модель в процедуру расшифровки КТ-снимков, которые пациенты и так делают по другим поводам. В первую очередь это касается групп повышенного риска: например, людей с впервые диагностированным диабетом, у которых вероятность рака поджелудочной заметно выше среднего.
Следующий этап — клиническое исследование AI-PACED, которое запускает Mayo Clinic. Оно должно показать, как встраивать ИИ-диагностику в реальную клиническую практику: какими будут ложные срабатывания, как часто удаётся ловить ранние стадии и что это даст пациентам в итоге. Важность задачи понятна по цифрам: 85% случаев рака поджелудочной диагностируют, когда болезнь уже распространилась, пятилетняя выживаемость держится ниже 15%, а к 2030 году в США этот вид рака станет второй по смертности онкологией.
Искусственный интеллект всё активнее применяется в онкологии для анализа медицинских данных, когда стандартные методы лечения оказываются бессильны. Интернет-газета «ЖУК» сообщала, что Сид Сейбрандей, сооснователь и бывший CEO GitLab, на OpenAI Forum рассказал, как применил ChatGPT в борьбе с остеосаркомой — редким онкологическим заболеванием костной ткани.