Искусственный интеллект упростит диагностику рака груди
Новый поисковый алгоритм искусственного интеллекта поможет врачам быстро и точно сканировать результаты маммографии, но конечная постановка диагноза останется за врачом, сообщает Science Daily.
Компьютерные инженеры и радиологи из Университета Дьюка разработали платформу искусственного интеллекта для анализа потенциально раковых поражений на маммографических снимках, чтобы определить, следует ли пациенту пройти инвазивную биопсию.
Это не первая попытка научить ИИ диагностировать онкологию. Но в отличие от своих предшественников, новый алгоритм поддается интерпретации - то есть показывает врачам, как именно он пришел к своим выводам. ИИ прошлых поколений использовали ограниченное количество проверочных исходных данных: МРТ, КТ, маммографию, демографическую статистику. Этот недостаток заставил многих врачей усомниться, можно ли доверить компьютеру принимать столь ответственное решение, как направление пациента на биопсию.
В процессе обучения использовались 1136 изображений, полученных от 484 пациентов в системе здравоохранения Университета Дьюка. Искусственный интеллект умеет распознавать подозрительные очаги, при этом игнорировать здоровые ткани и любые не относящиеся к делу данные. Рентгенологи научили компьютер фокусироваться на краях поражений - где потенциальные опухоли встречаются со здоровыми окружающими тканями, - и сравнивать результаты с краями раковых и доброкачественных опухолей.
Радиальные линии или нечеткие края, известные в медицине как границы образования, являются лучшим предиктором раковых опухолей молочной железы и первым, на что обращают внимание рентгенологи. Это связано с тем, что раковые клетки реплицируются и размножаются так быстро, что не все края развивающейся опухоли легко увидеть на маммограммах.
После завершения обучения исследователи проверили результаты ИИ. Хотя он не превзошел по своим характеристикам рентгенологов-людей, но показал себя лучше компьютеров прошлых поколений, работавших по системе "черный ящик". Если новый алгоритм ошибается, работающие с ним врачи смогут понять, что он не прав и почему он допустил ошибку, пишет Science Daily.
Помимо основной диагностической функции, алгоритм имеет все шансы стать полезной обучающей платформой для студентов-медиков. Исследователи обучили ИИ обнаруживать и оценивать поражения точно так же, как обучают настоящего радиолога. Чтобы добиться большей точности, алгоритму запретили "импровизировать". Он может мыслить исключительно в рамках опробованных схем, которые доказали свою эффективность при диагностике рака молочной железы.
Также ИИ может помочь врачам в развивающихся странах мира, у которых нет соответствующего уровня знаний для чтения маммографических изображений. При помощи компьютера они смогут принимать более обоснованные решения в области здравоохранения.
