Яндекс.Метрика

Система искусственного интеллекта обнаруживает рак лёгких лучше людей

КТMedicalNewsToday,  20.05.2019

Исследователи использовали алгоритм глубокого обучения модели нейронных сетей для точного выявления рака легких с помощью компьютерной томографии. Результаты исследования показывают, что искусственный интеллект может превзойти точность оценки сканов КТ человеком.  

Согласно последним данным, в Соединенных Штатах Америки от рака лёгких умирает почти      160 000 человек. Это заболевание является основной причиной смерти от рака в США, поэтому его раннее выявление имеет решающее значение как для остановки распространения опухоли, так и для улучшения результатов лечения пациентов.

В качестве альтернативы рентгеновскому снимку в последнее время медицинские работники используют компьютерную томографию (КТ) для выявления рака лёгких.

Многие учёные тоже утверждают, что компьютерная томография лучше, чем обычный рентген, для выявления рака легких, так как исследования показали, что использование низкодозной КТ (НДКТ) привело, в частности, к снижению смертности от рака лёгких на 20% (более точное выявление рака на ранней стадии).

Тем не менее, высокий уровень ложных срабатываний и ложных отрицаний всё ещё затрудняет процедуру НДКТ. Эти ошибки обычно отодвигают диагноз рака лёгких на такой срок, когда заболевание  достигает более поздней стадии развития, и его уже слишком сложно вылечить.

Новое исследование помогает устранить эти ошибки путём использования системы искусственного интеллекта (ИИ) для выявления опухолей лёгких при сканировании с помощью НДКТ.

Даниэль Це из исследовательской группы Google Health Research в Маунтин-Вью, Калифорния, является ведущим автором этого исследования, результаты которого опубликованы в журнале Nature Medicine.

«Модель заткнула за пояс шестерых рентгенологов»

Це и его коллеги применили систему искусственного интеллекта, которая называется «глубоким обучением модели», к 42 290 сканам НДКТ, которые хранятся в Северо-западном электронном хранилище данных, а также в других источниках данных, принадлежащих больницам Северо-западной медицины в Чикаго, штат Иллинойс.

Алгоритм глубокого обучения позволяет компьютерам учиться выполнять работу на конкретных примерах. В данном случае исследователи научили систему искусственного интеллекта обрабатывать результаты первичного сканирования НДКТ вместе с более ранним сканированием, когда последнее доступно для использования системой в качестве примера.

Предыдущие результаты НДКТ полезны ещё и потому, что они помогают выявить аномальную скорость роста узелков в лёгких, которая указывает на злокачественность процесса.

В данном исследовании искусственный интеллект фактически представлял собой автоматизированную систему оценки изображений, которая точно определяла злокачественность узелков лёгкого без какого-либо вмешательства человека.

Исследователи сравнили качество диагностики рака, выполненной системой искусственного интеллекта, с качеством аналогичной работы шести сертифицированных рентгенологов США, имеющих клинический опыт работы до 20 лет.

Когда предыдущие сканы НДКТ были недоступны, модель искусственного интеллекта «превзошла всех шестерых рентгенологов с абсолютным снижением ложных срабатываний на 11% и ложных отрицательных результатов на 5%»,-  сообщают Tse и его коллеги.

Соавтор исследования, доктор Моззияр Этемади, доцент кафедры анестезиологии на Медицинском факультете им. Файнберга Северо-Западного университета в Чикаго, объясняет, почему искусственный интеллект смог превзойти оценку человека.

«Рентгенологи обычно изучают сотни 2D-изображений или «срезов», полученных за одно сканирование КТ, но наша новая система машинного обучения рассматривает лёгкие в виде огромного единого 3D-изображения», – говорит доктор Этемади.

«Система искусственного интеллекта в 3D может быть гораздо более чувствительной в своей способности обнаружить ранний рак легких, чем человеческий глаз, смотрящий на 2D-изображения. Технически это  скорее 4D, так как система обрабатывает два КТ (текущее и предыдущее сканирование)”.

«Чтобы создать искусственный интеллект для компьютерных томографов, нужна огромная компьютерная система масштаба Google», – продолжает Этемади.

«Мы не только можем лучше и точнее диагностировать рак лёгких, мы также можем с большой точностью определить, что у человека нет рака, и. тем самым, спасти его от инвазивной, дорогостоящей и рискованной биопсии лёгкого», – заключает доктор Этемади.

Исследователи предупреждают, однако, что им ещё необходимо подтвердить полученные результаты на более крупных когортах пациентов.

Автор перевода: admin

Яндекс.Метрика

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.