Новая система искусственного интеллекта способна выявлять рак поджелудочной железы за три года до того, как опухоль становится заметна на компьютерной томографии. Результаты исследования опубликованы в журнале Gut.
Рак поджелудочной железы — один из самых смертоносных видов онкологии. Пятилетняя выживаемость в США составляет всего 12–13%, поскольку болезнь почти всегда обнаруживается на поздней стадии, когда лечение уже малоэффективно. На ранних этапах заболевание протекает без симптомов, а стандартные КТ-снимки не показывают никаких отклонений. При этом, как поясняет соавтор исследования, радиолог клиники Мэйо Аджит Гоенка, процесс развития рака начинается за 10–15 лет до появления первых симптомов.
Как работает модель REDMOD
Чтобы уловить эти сигналы, учёные разработали систему REDMOD — Radiomics-based Early Detection Model. Она превращает КТ-снимок в математическую задачу: сначала строит трёхмерную модель поджелудочной железы из двухмерных изображений, затем анализирует структуру ткани попиксельно, сравнивая её с контрольными образцами. «Он анализирует каждый пиксель и определяет степень его отличия от остальной части органа», — объясняет Гоенка. Именно так система улавливает микроскопические изменения, невидимые человеческому глазу.
Результаты испытаний
Модель проверили на КТ-снимках 219 пациентов из нескольких больниц — все снимки ранее были признаны нормальными, однако впоследствии у этих людей диагностировали рак поджелудочной. REDMOD в среднем выявлял признаки болезни за 475 дней до постановки диагноза. В 73% случаев система обнаружила ранние изменения — почти вдвое лучше, чем опытные радиологи (39%). Для снимков, сделанных более чем за 2 года до диагноза, точность ИИ была втрое выше, чем у специалистов: 68% против 23%.
Что ещё предстоит сделать
У модели пока есть и слабые места. Правильно исключить наличие болезни она смогла в 81,1% случаев, тогда как у врачей-рентгенологов этот показатель достигает 92,2%. Авторы исследования подчёркивают, что ИИ и врач дополняют друг друга, а не заменяют один другого. Сейчас проводятся клинические испытания для подтверждения эффективности системы, сообщает Live Science. Гоенка рассчитывает внедрить модель в клиническую практику в течение ближайших 5 лет.
