2018/01/23 11:39:43

Диагностика рака

.

Содержание

Основная статья: Рак (заболевание)

2018: 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.[1]

См. также