Штучний інтелект допоможе діагностувати доброякісні та ракові пухлини

Рак легенів є основною причиною смерті від раку в усьому світі. Скринінг є ключовим для раннього виявлення цього захворювання та підвищення виживання, але нинішній метод має 96% помилкових позитивних показників. Використовуючи машинне навчання, дослідники з Університету Піттсбурга та UPMC Hillman Cancer Center знайшли спосіб істотно зменшити помилкові позитивні наслідки, не пропустивши жодного випадку раку, – повідомляє technology.org.

Дослідження було опубліковано в журналі Thorax. Це перший випадок, коли штучний інтелект застосовувався щодо питання про сортування доброякісних та ракових вузлів при скринінгу раку легенів.

"Ми змогли виключити рак у близько третини пацієнтів, тому вони не потребують біопсії, вони не потребуватимуть сканування PET або короткочасної КТ. Їм просто потрібно повернутися через рік", – сказав старший автор Девід Уілсон, доктор медичних наук, доцент кафедри медицини, кардіоторакальної хірургії, клінічної та трансляційної науки в Pitt і співдиректор Центру раку легенів при UPMC Hillman.

КТ низької дози є стандартним діагностичним тестом на рак легенів для людей з високим ризиком. На сьогодні цього неможливо дізнатися тільки завдяки скануванню, сказав Вілсон. Звичайно, лікарі не хочуть пропускати жодних реальних випадків раку, але вони також намагаються знизити рівень хибних позитивних результатів, відмітив він.

"Позитивний тест створює занепокоєння, підвищує витрати на охорону здоров"я, а наступні тести не є небезпечними", – розповів співавтор дослідження Такіз Бенос, доктор філософських наук, професор і заступник кафедри обчислювальної та системної біології та заступник директора Програми інтегративної системної біології в Pitt.

"Для 96% людей, які мають доброякісні утворення, ці процедури не потрібні. Отже, ми намагаємося відшукати інформацію, яка покаже, які утворення є доброякісними, а які – злоякісними", – додав він.

Вілсон, Бенос та їх колеги зібрали дані КТ низької дози від 218 пацієнтів з високим ризиком UPMC, які пізніше підтвердили або рак легенів або доброякісні утворення. Потім вони подавали дані в алгоритм машинного навчання – форму штучного інтелекту – для створення моделі, яка обчислює ймовірність розвитку раку. Якщо ймовірність падає нижче певного порогу, модель виключає рак.

Порівнюючи оцінку моделі з фактичними діагнозами цих пацієнтів, дослідники виявили, що вони змогли б зберегти 30% рпцієнтів з доброякісними утвореннями під час додаткового тестування, не пропустивши жодного випадку раку.

За словами Беноса, трьома факторами, які були найбільш важливими для моделі, стали кількість кровоносних судин, що оточують вузлики, кількість всіх утворень та кількість років після того, як пацієнт кинув палити.

"Хоча вже деякий час було відомо, що пухлини збілюшуються за рахунок судинної підтримки, це вперше, коли нам вдалося використати комп'ютерну технологію для кількісної оцінки і включити їх у прогнозну модель, яка з упевненістю діагностує, що деякі пацієнти не мають раку", – сказав Вілсон.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Інсулін захищає від раку, - вчені