Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Nature Communications, исследователь из Университета Тулейна обнаружил, что искусственный интеллект может точно обнаруживать и диагностировать колоректальный рак по сканированию тканей так же или лучше, чем патологоанатомы.
Исследование, проведенное учеными из Тулейна, Центрального Южного Университета в Китае, Центра медицинских наук Университета Оклахомы, Университета Темпл и Университета штата Флорида, было разработано для проверки того, может ли ИИ быть инструментом, помогающим патологоанатомам идти в ногу со временем. растущий спрос на их услуги.
Патологи регулярно оценивают и маркируют тысячи изображений гистопатологии, чтобы определить, есть ли у кого-то рак. Но их средняя рабочая нагрузка значительно возросла и иногда может стать причиной непреднамеренных ошибочных диагнозов из-за усталости.
“Несмотря на то, что большая часть их работы повторяется, большинство патологов чрезвычайно заняты, потому что на то, что они делают, существует огромный спрос, но в мире ощущается нехватка квалифицированных патологов, особенно во многих развивающихся странах,” сказал доктор. Хун-Вэнь Дэн, профессор и директор Тулейнского центра биомедицинской информатики и геномики Медицинской школы Тулейнского университета. “Это исследование является революционным, потому что мы успешно использовали искусственный интеллект для выявления и диагностики колоректального рака экономически эффективным способом, что в конечном итоге могло бы снизить нагрузку на патологоанатомов.”
Для проведения исследования Дэн и его команда собрали более 13000 изображений колоректального рака у 8803 пациентов и 13 независимых онкологических центров в Китае, Германии и США. Используя изображения, которые были случайно выбраны техническими специалистами, они создали программу машинного распознавания патологий, которая позволяет компьютеру распознавать изображения, показывающие колоректальный рак, одну из наиболее распространенных причин смертей, связанных с раком, в Европе и Америке.
“Проблемы этого исследования возникли из-за сложных больших размеров изображений, сложных форм, текстур и гистологических изменений в ядерном окрашивании,” Дэн сказал. “Но в конечном итоге исследование показало, что, когда мы использовали ИИ для диагностики колоректального рака, эффективность оказалась сопоставимой, а во многих случаях даже лучше, чем у настоящих патологов.”
Область под кривой рабочей характеристики приемника (ROC) (или AUC) – это инструмент измерения производительности, который Дэн и его команда использовали для определения успеха исследования. После сравнения результатов компьютера с работой высококвалифицированных патологов, интерпретировавших данные вручную, исследование показало, что средний патолог набрал .969 для точного определения рака прямой кишки вручную. Средний балл по компьютерной программе с искусственным интеллектом был .98, что сопоставимо, если не точнее.
Использование искусственного интеллекта для выявления рака – новая технология, которая пока не получила широкого распространения. Дэн надеется, что это исследование приведет к тому, что в будущем все больше патологов будут использовать технологию предварительного обследования для более быстрой постановки диагноза.
“Он все еще находится на стадии исследования, и мы еще не коммерциализировали его, потому что нам нужно сделать его более удобным для пользователя, протестировать и внедрить в более клинических условиях. Но по мере его дальнейшего развития, мы надеемся, что в будущем он также может быть использован для лечения различных типов рака. Использование ИИ для диагностики рака может ускорить весь процесс и сэкономить много времени как пациентам, так и врачам,” он сказал.