Искусственный интеллект может определить рак с точностью 92%

Специалисты в области компьютерных технологий Гарвардской медицинской школы «научили» искусственный интеллект диагностировать рак груди на самых ранних стадиях с точностью до 92%.

Ученые использовали компьютерный алгоритм, основанный на тех, которые применялись для распознавания речи и образов. Компьютеры «обучали», показывая слайды лимфатических узлов у пациентов с раком молочной железы. Со временем искусственный интеллект начал распознавать биологические особенности, которые патологи ищут с помощью микроскопа.

Доктор Дэйонг Ван, входивший в исследовательскую группу, рассказал, что они начали с сотни учебных слайдов, на которых специалисты обозначали области рака и регионы нормальных клеток. «Затем мы загрузили миллионы этих обучающих примеров и использовали глубокое обучение, чтобы построить вычислительную модель для их классификации», — отметил он.

Ученые представили свою разработку на Международном симпозиуме по биомедицинской визуализации. В тестовых заданиях программа должна была определить, есть ли в слайдах лимфатических узлов раковые клетки. В 92% случаев программа оказалась права. Впрочем, пока искусственный интеллект справляется со своей задачей не так успешно, как специалисты. У врачей этот показатель равен 96%. Однако исследователи отмечают, что совместные возможности искусственного интеллекта и патологов увеличивают точность диагноза до 99,5%.

Доктор Эндрю Бек, работающий патологом в Гарвардской медицинской школе, рассказал, что определение метастатического рака в лимфатических узлах пациента является критически важной задачей. Им приходится изучать через микроскоп миллионы клеток, среди которых могут оказаться зараженными только несколько. «Это весьма трудоемкий процесс с использованием традиционных методов. Мы рассчитывали, что компьютер справится с этой задачей достаточно хорошо, и это оказалось действительно так», — подчеркнул он.

По словам Бека, объединение методов специалистов и компьютерных технологий приведет к значительному снижению ошибок. Это изобретение поможет патологам быть быстрее и ставить более точные диагнозы для принятия решений по лечению. «Это была большая миссия в области патологии в последние 30 лет», — констатировал он.