ИИ научили различать типы опухолей мозга во время операции

Ученые из Гарвардской медицинской школы разработали инструмент на базе искусственного интеллекта, который способен с высокой точностью различать два типа опухолей головного мозга: глиобластому и первичную лимфому центральной нервной системы (ПЛЦНС). Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications (NatCom), передает Day.Az со ссылкой на Gazeta.ru.

Новая система получила название PICTURE (Pathology Image Characterization Tool with Uncertainty-aware Rapid Evaluations). Тесты показали, что модель работает с почти идеальной точностью - свыше 98% - даже в сложных условиях интраоперационной диагностики. Этот метод медицинского обследования применяется непосредственно во время хирургического вмешательства.

Во время операций нейрохирурги часто используют так называемые замороженные срезы опухоли для быстрой оценки. Однако из-за изменений клеточной структуры при заморозке и визуального сходства между типами рака возможны диагностические ошибки.

"Это особенно важно, поскольку глиобластома требует хирургического удаления опухоли, а ПЛЦНС лечится преимущественно химио- и лучевой терапией. Ошибки на этом этапе могут привести к неправильному выбору терапии", - объяснил ведущий автор исследования Кун-Синг Ю.

По оценкам, в одном случаев предварительный диагноз пересматривается уже после более тщательного анализа. ИИ-инструмент PICTURE снижает риск таких ошибок и дает возможность принимать более точные решения прямо в операционной. Другой особенностью модели является способность оценивать собственную уверенность - если алгоритм "сомневается", он сигнализирует врачу.

В ходе тестирования в пяти больницах четырех стран PICTURE не только превзошла патологоанатомов по точности, но и показала лучшие результаты по сравнению с другими ИИ-системами. Модель также определила 67 других видов опухолей ЦНС, не относящихся к глиомам или лимфомам.

По словам разработчиков, технология может изменить стандартный подход к диагностике опухолей мозга и повысить точность в одной из самых сложных областей нейроонкологии. Однако исследователи отметили, что в экспериментах большинство образцов опухолей были взяты у пациентов европеоидной расы. Поэтому для подтверждения эффективности модели для различных групп населения необходимы дополнительные исследования.