Сейчас искусственный интеллект постоянно развивается. Новейшие инновации в этой области помогают решать многочисленные проблемы практически каждый день. Одной из самых сложных задач искусственного интеллекта является постановка правильного диагноза человеку. Однако не близок тот день, когда эта проблема будет решена. Недавно был разработан искусственный интеллект, способный точно предсказать риск развития рака легких у человека.

Группа исследователей из клиники Массачусетского технологического института имени Джамиля Массачусетского технологического института (MIT) разработала новый инструмент искусственного интеллекта, который может точно предсказать риск развития рака легких у отдельных людей. Исследование было разработано в сотрудничестве с исследователями из Массачусетского онкологического центра, члена Mass General Brigham. Инструмент искусственного интеллекта, известный как Sybil, должен полностью изменить правила игры в области медицины.

Почему исследователи выбрали рак легких для обнаружения ИИ?

Рак легких — самый опасный вид рака. Это основная причина смерти от рака во всем мире. Компьютерная томография грудной клетки с низкими дозами, также называемая LDCT, рекомендуется для скрининга людей в возрасте от пятидесяти до восьмидесяти лет, которые курили в анамнезе или курят в настоящее время. Согласно статье на zawya.com, скрининг рака легких с помощью LDCT снижает смертность от рака легких на 24 процента. В связи с тревожным ростом заболеваемости раком легких среди некурящих существует потребность в новых и лучших технологиях.

Как работает Сибил?

Sybil — это модель глубокого обучения. Он был обучен с использованием шестилетнего сканирования легких пациентов в Соединенных Штатах и ​​​​Тайване. Команда обучила Сибил с использованием трех независимых наборов данных, состоящих из набора сканов более чем 6000 участников Национального исследования легких (NLST), которых Сибил ранее не видела, около 8800 LDCT из Массачусетской больницы общего профиля и более 12 000 LDCT из Chang. Мемориальный госпиталь Гунг, расположенный на Тайване. Сканирование включало людей с разной историей курения, от заядлых курильщиков до тех, кто никогда не курил. Большинство данных изображенийдля обучения Сибил не содержали явных признаков рака, поскольку рак легких на ранней стадии локализуется в небольших участках легкого и его трудно обнаружить невооруженным глазом. Sybil дала чрезвычайно многообещающие результаты в этих наборах данных.

Однако, несмотря на успех, трехмерный характер КТ легких был препятствием для развития Сибиллы. Соавтор исследовательской работы Питер Майкл, аспирант Массачусетского технологического института в области электротехники и компьютерных наук, член клиники Джамиля и Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL), описал этот процесс как «попытку найти иголка в стоге сена». Данные визуализации, которые использовались для обучения Сибил, в основном отсутствовали какие-либо признаки рака. Это связано с тем, что рак легких занимает небольшие участки легких на ранней стадии. Он занимает лишь часть из сотен тысяч пикселей, составляющих каждое КТ-сканирование. Чтобы гарантировать, что Сибил сможет точно определить риск рака, Флориан Финтельманн и его команда пометили сотни КТ-сканов с видимыми раковыми опухолями, чтобы обучить Сибил, прежде чем тестировать модель на КТ-сканах, где признаки раковых опухолей практически незначительны.

Будущее исследования

Хотя Sybil уже шесть лет назад успешно продемонстрировала способность выявлять признаки рака легких, она все еще не готова для клинического использования. Причиной этого является тот факт, что из всех сканов в наборе данных, который использовался для обучения модели ИИ, почти 92% принадлежали белым людям. Поэтому еще предстоит выяснить, может ли модель дать удовлетворительный и точный результат для различных групп населения. Только после этого его можно использовать для клинического применения.

Согласно статье в Washingtonpost.com, медицинские эксперты выражают обеспокоенность по поводу Сибил. Они считают, что «программное обеспечение для лечения рака требует дополнительного изучения, прежде чем его можно будет использовать в клинических условиях». Исследователи из Гарварда и Нидерландов считают, что навыки перевода информации, генерируемой ИИ, все еще находятся в стадии развития. Даже при наличии этих инструментов обнаружения врачам по-прежнему необходимо самостоятельно ставить диагнозы и разрабатывать планы лечения для полного выздоровления.

Команда заявила, что продолжит свои исследования, чтобы данные были более однородными. Если этот ИИ также сможет успешно идентифицировать раковые клетки в легких у любого человека в мире, он войдет в историю в области медицинской науки и спасет миллиарды жизней, тем самым сделав мир лучше.

Удачного кодирования!!