Исследователи из Европы создали систему искусственного интеллекта, способную определять ключевые характеристики тканей молочных желез и использовать эти сведения для максимально достоверной оценки вероятности развития рака груди. Об этом во вторник сообщила пресс-служба Радиологического общества Северной Америки (RSNA). Исследование опубликовано во вторник в журнале Radiology.
"Существующие клинические системы требуют проведения множества опросов и замеров, в том числе анализов крови, генетических тестов и маммографии. Все это существенно повышает нагрузку на клиники, которые проводят такой скрининг. Наша модель позволяет за несколько секунд оценивать риск развития рака с тем же уровнем качества", - заявил научный сотрудник Копенгагенского университета Андреас Лауритцен, чьи слова приводит пресс-служба RSNA.
Как отмечают авторы, созданная ими система представляет собой комбинацию из двух разных нейросетей. Одна из них специализируется на оценке краткосрочных рисков развития злокачественных новообразований в молочной железе, а другая - на определении долгосрочной вероятности таких изменений. Обе нейросети получают данные, анализируя маммографические снимки.
Для обучения этих систем машинного обучения ученые подготовили набор из 39 тыс. изображений, полученных при рутинных обследованиях женщин, посещавших клиники Дании и других стран первого мира. У части участниц наблюдений впоследствии развился рак груди, что позволило научить нейросети распознавать характерные особенности в тканях молочных желез, связанные с вероятностью развития рака.
Работу систем ИИ исследователи проверили на данных наблюдений за состоянием здоровья свыше 119 тыс. датских женщин в промежутке между 2012 и 2015 годами. Проведенные расчеты показали, что комбинация из двух нейросетей значительно более точно спрогнозировала вероятность развития рака груди у этих женщин, чем классические методы диагностики и другие типы алгоритмов.
В частности, нейросетям удалось корректно выявить участниц, наиболее предрасположенных к развитию опухолей - 10% от общего числа пациенток. На их долю пришлось около 44% опухолей, возникших в первые месяцы после проведения тестов, и около 33% новообразований, появившихся в последующие годы. Это говорит в пользу того, что применение подобных алгоритмов в клиниках упростит скрининг опухолей молочной железы, а также сделает эту процедуру более доступной, считают ученые.
В последние годы благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей компьютеров у ученых появилась возможность собирать сложные нейросети, системы искусственного интеллекта, способные исполнять нетривиальные задачи и даже создавать новые образцы искусства и технологий.
К примеру, недавно ученые создали системы ИИ, способные распознавать следы меланомы, рака кожи, и превосходящие в этом отношении ведущих экспертов-онкологов, а также проводить диагностику рака груди и ряда других болезней. Российские ученые и их европейские коллеги создали еще одну подобную нейросеть, способную играть роль помощника гистопатолога, изучающего фотографии тканей тела человека и срезов опухолей.
https://nauka.tass.ru/nauka/18610267
|