Технология искусственного интеллекта помогает обнаруживать и диагностировать рак легких

Искусственный интеллект широко применяется в медицине для повышения эффективности диагностики. Ярким примером служит появление новой цифровой платформы для патологоанатомического анализа, которая использует возможности искусственного интеллекта в области анализа изображений для точной и быстрой диагностики рака лёгких. Это важный шаг вперёд, открывающий новые перспективы для эффективного лечения этого опасного заболевания.

В недавнем исследовании ученые медицинского факультета и университетской клиники Кельна (Германия) под руководством доктора Юрия Толкача и профессора доктора Райнхарда Бюттнера создали чрезвычайно эффективный инструмент для поддержки диагностики рака легких.

Команда успешно разработала цифровую патологоанатомическую платформу, которая использует искусственный интеллект для автоматического анализа образцов лёгочной ткани. Этот инструмент не только повышает точность диагностики, но и экономит время и силы врачей.

Рак лёгких — один из самых опасных «тихих убийц», ежегодно уносящий жизни миллионов людей во всём мире. В частности, немелкоклеточный рак лёгких (НМРЛ), на долю которого приходится более 80% всех случаев рака лёгких, является основной причиной смерти от эпителиального рака, представляя серьёзную угрозу общественному здоровью.

Точная диагностика имеет решающее значение для эффективного лечения рака. Патологоанатомическое исследование, которое анализирует образцы тканей, играет в этом процессе ключевую роль. Благодаря развитию цифровых технологий и искусственного интеллекта патологоанатомы теперь могут анализировать образцы быстрее и точнее, помогая врачам разрабатывать подходящие и персонализированные схемы лечения для каждого пациента.

«Использование новых инструментов искусственного интеллекта не только поможет нам точнее диагностировать заболевания, но и откроет новую эру в лечении рака», — сказал доктор Толкач. «Предоставляя подробную информацию о состоянии каждого пациента, мы можем принимать более взвешенные и персонализированные решения о лечении, повышая вероятность его успеха».

Ученые обучили ИИ на огромном наборе данных высокого качества, который смог быстро и точно анализировать образцы биопсии, четко различая 11 типов опухолей и доброкачественных тканей на уровне пикселей.

В исследовании, опубликованном в престижном журнале Cell Reports Medicine, группа продемонстрировала, что их инструмент искусственного интеллекта может точно классифицировать немелкоклеточный рак легких, подтвердив это путем сравнения результатов модели с реальными данными из нескольких больниц.

Затем группа определила четыре биомаркера, которые можно измерить в образцах тканей, что позволяет более точно прогнозировать прогрессирование заболевания и выживаемость пациентов. Кроме того, для развития глобальных исследований рака лёгких группа опубликовала три крупных набора данных, которые облегчают разработку новых алгоритмов.

Команда исследователей считает, что платформа станет полезным инструментом для точной диагностики заболеваний, прогнозирования их прогрессирования и даже для поддержки принятия решений о дальнейшем лечении. Чтобы подтвердить работоспособность платформы, команда сотрудничает с пятью ведущими научно-исследовательскими институтами патологии в Германии, Австрии и Японии, проводя масштабные валидационные исследования.

Помимо автоматизации медицинских задач и анализа медицинских изображений, ИИ постепенно проникает в жизнь пациентов. Такие инструменты ИИ, как ChatGPT, всё чаще используются людьми для поиска медицинской информации и даже для самостоятельной диагностики.

Исследования показали, что ChatGPT может предоставлять полезную медицинскую информацию, способствовать оценке психического здоровья, консультированию, назначению лекарств и обучению пациентов. Однако эффективность ChatGPT остаётся ограниченной, особенно при диагностике заболеваний у детей: в некоторых исследованиях точность составляет всего около 17%.

Несмотря на значительный прогресс в развитии крупных языковых моделей, таких как Llama-2-chat, Vicuna, Medllama2, Bard/Gemini, Claude, ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4, их применение для диагностики генетических заболеваний остаётся ограниченным. Сложность генетических заболеваний требует более специализированных диагностических инструментов.