На сегодняшний день более 85% пациентов узнают о болезни уже после ее распространения по организму.
Специалисты "Клиники Майо" (Mayo Clinic) в Рочестере, штат Миннесота (США) сообщили о прорыве в раннем выявлении рака поджелудочной железы. Новый алгоритм на базе искусственного интеллекта способен обнаруживать признаки болезни за три года до постановки официального диагноза.
Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале Gut. Разработку уже называют одним из самых важных шагов в борьбе с одной из самых смертоносных форм рака.
Система получила название REDMOD — Radiomics-based Early Detection Model. Алгоритм анализирует обычные компьютерные томографии брюшной полости и ищет едва заметные изменения тканей, которые человеческий глаз пока не распознает.
Во время проверки исследователи изучили почти 2 тысячи КТ-снимков. В выборку вошли пациенты, у которых позже диагностировали рак поджелудочной железы. При этом все изображения ранее считались нормальными.
REDMOD смог определить 73% случаев еще до постановки диагноза. В среднем система замечала болезнь примерно за 16 месяцев до обнаружения рака врачами. Этот показатель почти вдвое превысил результаты специалистов, работавших без помощи ИИ.
Еще более впечатляющий результат ученые получили при анализе снимков, сделанных более чем за два года до диагноза. В таких случаях алгоритм выявлял почти втрое больше ранних опухолей, которые иначе остались бы незамеченными.
Старший автор исследования Аджит Гоенка (Ajit Goenka), радиолог и специалист по ядерной медицине "Клиники Майо", заявил: главная проблема в лечении рака поджелудочной долгие годы заключалась в невозможности увидеть болезнь на стадии, когда лечение еще дает шанс на спасение.
По данным Национального института рака США (National Cancer Institute), более 85% пациентов узнают о диагнозе уже после распространения болезни по организму. Пятилетняя выживаемость остается ниже 15%. К 2030 году рак поджелудочной может стать второй по распространенности причиной смертности от онкологии в США.
Разработчики пояснили: система оценивает сотни параметров структуры и текстуры тканей. Особое внимание уделяют пациентам из группы риска, включая людей с недавно диагностированным диабетом. Алгоритм работает автоматически и не требует сложной ручной подготовки.
Сейчас команда запускает клиническое исследование AI-PACED. Ученые намерены проверить, как ИИ поможет врачам в реальной медицинской практике, включая оценку ложных диагнозов и итогов лечения.
комментарии