ИИ может выявлять рак поджелудочной железы за годы до постановки диагноза

Фото из открытых источников

По прогнозам, к 2030 году рак поджелудочной железы станет второй по значимости причиной смерти от рака в США, отчасти потому, что в 85 процентах случаев диагноз ставится только на стадии распространения заболевания.

Мы просто не можем вовремя это обнаружить.

Благодаря новой модели искусственного интеллекта, разработанной исследователями из клиники Майо и Онкологического центра им. М.Д. Андерсона Техасского университета, ситуация может вскоре измениться. 

Их новая система, получившая название REDMOD (радиомическая модель раннего выявления), была протестирована на компьютерных томограммах людей, у которых впоследствии был диагностирован рак поджелудочной железы. Результаты исследования опубликованы в журнале Gut.

Почти в 3 из 4 случаев REDMOD успешно выявил наиболее распространенную форму рака поджелудочной железы примерно за 16 месяцев до постановки диагноза. Это почти вдвое превышает показатель выявления, достигаемый специалистами, анализирующими снимки без помощи ИИ.

На некоторых снимках REDMOD выявлял подозрительные изменения в тканях более чем за два года до постановки диагноза, и команда считает, что он может обнаруживать рак за три года до этого.

«Главным препятствием на пути спасения жизней от рака поджелудочной железы является наша неспособность обнаружить заболевание на стадии, когда оно еще излечимо», — говорит радиолог и специалист по ядерной медицине Аджит Гоенка из клиники Майо. «Теперь этот ИИ может выявлять признаки рака в поджелудочной железе, которая выглядит нормальной, и делает это надежно с течением времени и в различных клинических условиях».

Исследователи использовали 969 компьютерных томографических снимков поджелудочной железы в качестве обучающих данных для REDMOD, чтобы программа могла научиться распознавать едва заметные признаки рака на самых ранних стадиях.

Вместо поиска очевидной опухоли, модель ищет радиомические паттерны — нарушения текстуры и структуры тканей, которые зачастую слишком незначительны, чтобы их можно было заметить невооруженным глазом.

Многие виды рака начинаются с того, что нормальные клетки приобретают мутации ДНК, которые влияют на их рост и деление, но для развития этих изменений в опухоль, достаточно большую, чтобы вызвать симптомы или быть четко видимой на снимке, могут потребоваться годы.

После процесса обучения REDMOD был протестирован на другом наборе КТ-снимков: 63 снимка людей, у которых впоследствии был диагностирован рак, но которые прошли обследование до постановки диагноза, и 430 снимков здоровых людей, у которых рака не было.

Из 63 случаев REDMOD правильно пометил 46 как подозрительные, что составляет 73 процента (почти 3 из 4).

Все эти снимки ранее были одобрены врачами-радиологами, и два врача-радиолога, которые проанализировали снимки одновременно с REDMOD, выявили ранние признаки рака только в 38,9 процента случаев.

Из 430 здоровых контрольных лиц 81 были ошибочно отнесены REDMOD к подозрительным – поэтому, если бы ИИ был задействован в реальной ситуации, этих людей могли бы вызвать на дополнительные обследования, прежде чем им дали бы разрешение на дальнейшее обследование.

Аналогичный уровень производительности был продемонстрирован в двух других тестах на разных наборах данных, с использованием различного оборудования в разных больницах.

Более того, для пациентов, у которых было доступно несколько снимков, искусственный интеллект давал в основном стабильные результаты – даже когда снимки делались с интервалом в несколько месяцев.

«Эти характеристики позволяют провести перспективную валидацию препарата в группах высокого риска, что является необходимым шагом на пути к переходу от симптоматической диагностики на поздних стадиях к проактивному доклиническому вмешательству», — пишут авторы исследования в своей опубликованной статье.

Предполагается, что чем раньше система REDMOD получит доступ к данным КТ-сканирования – возможно, проводимого в плановом порядке для других целей и заболеваний – тем полезнее она будет. Вполне возможно, что она сможет выявлять рак поджелудочной железы на той стадии, когда еще возможно излечение.

Однако, прежде чем это станет возможным, предстоит еще много работы. Далее исследователи хотят протестировать ИИ на более крупных и разнообразных группах людей и посмотреть, насколько легко врачи смогут интегрировать его в свои существующие процессы.

Исследователи воодушевлены этими предварительными результатами и надеются, что при дальнейшей разработке и доработке мы сможем создать невероятно полезную систему для лечения одного из самых смертоносных видов рака.

«Продемонстрированная способность системы последовательно обнаруживать эти скрытые сигналы на большом клинически ориентированном наборе данных в сочетании с ее высокой стабильностью в долгосрочной перспективе и подтвержденной специфичностью закладывает прочную основу для ранней диагностики с использованием искусственного интеллекта», — пишут исследователи.