2018/06/02 11:24:26

Диагностика рака

Согласно исследованиям американских онкологов, с 2005 по 2015 годы во всём мире было зарегистрировано на 20% больше случаев заболевания раком, чем в предыдущем тысячелетии. Онкологическими заболеваниями сегодня страдает людей больше, чем СПИДом и туберкулёзом. Но также постоянно развиваются технологии диагностики и лечения онкологических заболеваний. Один из ключевых факторов успеха лечения онкологии — постановка максимально точного диагноза.

Содержание

Основная статья: Рак (заболевание)

2018

ИИ лучше врачей распознает рак кожи

В конце мая 2018 года было опубликовано исследование, показавшее более высокую эффективность искусственного интеллекта по сравнению с человеком в части распознавания рака. Однако в труднодоступных местах компьютер не столь точен.

Группа ученых из Германии, Франции и США провела эксперимент, результаты которого были обнародованы в журнале Annals of Oncology. Сверхточные нейронные сети были обучены распознавать изображения для диагностики онкологических заболеваний кожи. Компьютеру продемонстрировали около 100 тыс. опасных для жизни меланом и безвредных родинок, а затем отослали фотографии 58 дерматологам, которые, основываясь на своем опыте работы, пытались выявить рак.

Искусственный интеллект превзошел дерматологов в диагностике меланомы

По результатам исследования выяснилось, что машина оказалась точнее большинства специалистов: она распознала 95% злокачественных образований на коже, в то время как профессиональные доктора продемонстрировали результат на уровне 86%.

Как отметили авторы исследования, нейронные сети походили на мозг ребенка, требующий пополнения знаниями. С каждым новым изображением меланомы способность ИИ различать ее признаки возрастала.

Тем не менее специалисты признают, что искусственный интеллект не всегда работает эффективно. Так, проблемы могут возникать с такими труднодоступными местами, как пальцы ног или рук, а также кожа головы. Также бывают некорректные распознавания нетипичных изменений кожи, которые требуют дополнительного осмотра.

Основной способ диагностики меланомы — дерматоскопия, осмотр темных образований на коже с помощью лупы. Отличить злокачественную опухоль от обычной родинки (невуса) позволяют характерные черты: асимметричность пятна, неоднородность цвета, неровные края. Меланома — широко распространенное заболевание, в 2016 году ею страдали более 3 млн человек по всему миру.[1]

Внедрение первой в мире цифровой ИИ-системы диагностики рака

16 апреля 2018 года разработчик использующих искусственный интеллект (ИИ) технологий Ibex Medical Analytics впервые в мире использовал в клинической практике цифровую систему на основе ИИ для диагностики онкологических заболеваний. Подробнее здесь.

В России предложили создать единую цифровую систему диагностики рака

В России может быть создана Единая цифровая система диагностики онкологических заболеваний. Об том 1 февраля 2018 года на открытии первой в стране цифровой лаборатории «Юним» в инновационном центре «Сколково» заявил вице-премьер правительства РФ Аркадий Дворкович. Для разработки механизмов ее внедрения планируется создать рабочую группу при Министерстве здравоохранения Российской федерации. Подробнее здесь.

2017: Китайская Infervision внедряет ИИ для повышения выявляемости опухолей

Китайская компания Infervision внедряет технологии искусственного интеллекта (ИИ) и глубинного обучения в практику радиологии в целях повышения выявляемости опухолей на ранних стадиях. Подробнее здесь.

2016

Диагностика аденокарциномы и плоскоклеточного рака легких при помощи компьютера

В августе 2016 года были опубликованы результаты медицинских испытаний, показавшие эффективность работы компьютера при диагностике онкологических заболеваний во время паталогических исследований.

Группа специалистов медицинского центра при Стэнфордском университете (Stanford University Medical Center) взяла более 2000 снимков из Атласа ракового генома (Cancer Genome Atlas) — собрания генетических и клинических материалов, полученных от нескольких тысяч людей с раковыми заболеваниями. Были рассмотрены данные о степени и стадии развития аденокарциномы и плоскоклеточного рака легких.

Искусственный интеллект научился точно и быстро диагностировать рак легких

Исследователи использовали изображения для того, чтобы обучить компьютерную программу выявлять почти 10 тысяч специфических признаков рака, в то время как опытные врачи обычно находят лишь несколько сотен.

Ученые сосредоточились на подмножестве клеточных характеристик, определяемых при помощи программного обеспечения, которое способно отличать опухолевые клетки из окружающих нераковых тканей, выявлять подтип рака и прогнозировать выживаемость больного после постановки диагноза. Алгоритм машинного обучения учитывает не только размеры и формы клеток, но и такие параметры, как форма и текстура ядер, а также пространственная упорядоченность соседних раковых клеток.

Компьютеру удалось находить мельчайшие различия между тысячами образцов в несколько раз точнее и быстрее по сравнению с человеком. Технология позволила различать аденокарциному и плоскоклеточный рак легких, что тяжело сделать даже опытному доктору.

Патологическая анатомия является весьма субъективной дисциплиной, говорит Майкл Снайдер (Michael Snyder), профессор и руководитель генетических исследований в Стэнфордском университете. По его словам, два высококвалифицированных специалиста в этой области приходят к одинаковым результатам при исследовании одной и той же пробы лишь в 60% случаев. Компьютерная программа заменяет субъективность количественными измерениями, что позволяет улучшить результаты лечения пациентов, отметил Снайдер.[2]

Запуск в России бесплатного сервиса по диагностике рака для онкологов

В мае 2016 года российская компания Unim открыла врачам по всему миру бесплатный доступ к своей коммерческой ИТ-платформе для удаленной диагностики рака, благодаря чему онкологи смогут проводить дистанционные тренировочные консилиумы по диагностике раковых заболеваний. Подробнее здесь.

См. также