Исследователи разработали систему на основе искусственного интеллекта, способную автоматически классифицировать опухоли мозга в зависимости от их типа. Это техническое достижение может позволить оптимизировать план лечения и потенциально улучшить прогноз для пациентов. Более того, этот новый инструмент «неинвазивной диагностики», который теперь доступен бесплатно, считается более эффективным, чем существующие инвазивные методы.
Применение в медицине — одна из главных сильных сторон ИИ. В новом исследовании, проведенном группой ученых из разных институтов, разработанный ими новый инструмент ИИ представлен как помощь в диагностике опухолей мозга. Названный DISCERN (от Diagnostic in Susceptibility Contrast Enhancing Regions for Neuroncology), он способен различать три основных типа злокачественных опухолей, поражающих мозг, а именно: мультиформную глиобластому, метастазы в мозге и первичные лимфомы центральной нервной системы (ПЛЦНС).
Следует отметить, что каждый тип опухоли мозга имеет свои особенности и требует особого терапевтического подхода. Эффективное лечение мультиформной глиобластомы может быть не таким же, как при метастазах в головном мозге или первичных лимфомах центральной нервной системы. Однако до сих пор трудно точно отличить их друг от друга, не прибегая к инвазивным методам, таким как биопсия или хирургическое вмешательство. Поэтому точная диагностика имеет решающее значение для определения наиболее подходящего плана лечения. Для решения этой задачи исследователи разработали инструмент на основе искусственного интеллекта для дифференциальной диагностики (процесс различения этих опухолей). Результаты исследования опубликованы в журнале .
78% надежности
При разработке своего инструмента исследователи сосредоточились в основном на выявлении новых биомаркеров, обнаруживаемых при магнитно-резонансной томографии (МРТ) с контрастной жидкостью. Обучаемая система получала тысячи МРТ-изображений мозга пациентов, которым уже был поставлен диагноз. Затем каждое изображение аннотировалось с указанием конкретного типа опухоли мозга. Более конкретно, исследователи использовали набор данных, состоящий из 50 000 вокселей (эквивалент пикселей, но в трехмерном пространстве), извлеченных из снимков МРТ 40 пациентов с установленным диагнозом. Таким образом, ИИ научился распознавать характерные особенности, связанные с каждым типом опухоли, включая те, которые мы могли бы пропустить.
После обучения DISCERN на исходном наборе данных (50 000 вокселей от 40 диагностированных пациентов) исследователи протестировали и проверили точность инструмента на 500 новых случаях. Результаты проверки показали, что инструмент может классифицировать опухоли мозга с достоверностью 78 %. По словам исследователей, этот показатель особенно примечателен, поскольку он превосходит показатели традиционных методов диагностики. Не говоря уже о том, что обучение ИИ было относительно ограниченным (всего 40 пациентов). При большем количестве обучающих данных инструмент может оказаться еще более надежным.
Улучшения в диагностике и лечении опухолей мозга
«DISCERN — это компьютерный диагностический инструмент, который облегчает классификацию опухолей мозга, помогая принимать медицинские решения мультидисциплинарным командам относительно необходимости и типа хирургического вмешательства, необходимого для подтверждения диагноза«, — так описывает инструмент один из исследователей.
Исследователи уже развернули приложение DISCERN, которое доступно бесплатно. Инструмент имеет удобный интерфейс, позволяющий врачам использовать его в своей повседневной практике, не требуя глубоких знаний в области информационных технологий или искусственного интеллекта.
Кроме того, по словам специалистов, они сделали его доступным и простым в использовании в надежде, что это будет способствовать его быстрому внедрению другими врачами и исследователями в их собственные исследования. Это приведет к быстрым улучшениям в диагностике и лечении опухолей мозга, не говоря уже о том, что модель искусственного интеллекта, получая все эти дополнительные данные, будет быстро повышать свою точность.