MIT & Mass General Hospital распрацавалі сістэму AI, якая можа выяўляць рак лёгкіх

Рак лёгкіх - разбуральная хвароба. У адпаведнасці з Сусветная арганізацыя аховы здароўя, рак лёгкіх з'яўляецца адной з самых распаўсюджаных прычын смерці ва ўсім свеце, на яго долю прыпадае амаль 2.21 мільёна выпадкаў толькі ў 2020 годзе. Што немалаважна, хвароба можа прагрэсаваць; гэта значыць, для многіх гэта можа пачацца як лёгкія сімптомы, якія не выклікаюць трывогі, перш чым хутка перарасці ў дыягназ, які пагражае жыццю і прыводзіць да смерці. На шчасце, дыяпазон тэрапеўтычных сродкаў, накіраваных на дапамогу пацыентам з ракам лёгкіх, надзвычай вырас за апошнія два дзесяцігоддзі. Тым не менш, ранняе выяўленне раку па-ранейшаму з'яўляецца адным з адзіных спосабаў значна знізіць узровень смяротнасці.

Адным з прыкметных дасягненняў на гэтай арэне з'яўляецца нядаўняе паведамленне Масачусецкага тэхналагічнага інстытута (MIT) і Mass General Hospital (MGH) аб распрацоўцы мадэлі глыбокага навучання пад назвай "Sybil", якая можа быць выкарыстана для прагназавання рызыкі рака лёгкіх, выкарыстоўваючы дадзеныя толькі з аднаго КТ. The вучыцца быў афіцыйна апублікаваны ў Journal of Clinical Oncology на мінулым тыдні і абмяркоўвае, як «інструменты, якія забяспечваюць персаналізаваную будучую ацэнку рызыкі рака, могуць засяродзіць падыходы да тых, хто, хутчэй за ўсё, прынясе карысць». Такім чынам, кіраўнікі даследавання сцвярджаюць, што «мадэль глыбокага навучання, якая ацэньвае ўсе аб'ёмныя дадзеныя LDCT [кантраснай КТ з нізкай дозай], можа быць пабудавана для прагназавання індывідуальнага рызыкі без неабходнасці дадатковых дэмаграфічных або клінічных дадзеных».

Мадэль пачынаецца з асноўнага прынцыпу: «Выявы LDCT ўтрымліваюць інфармацыю, якая дазваляе прагназаваць рызыку рака лёгкіх у будучыні, акрамя ідэнтыфікаваных у цяперашні час прыкмет, такіх як вузельчыкі ў лёгкіх». Такім чынам, распрацоўшчыкі імкнуліся «распрацаваць і праверыць алгарытм глыбокага навучання, які прадказвае будучую рызыку рака лёгкіх да 6 гадоў з аднаго сканавання LDCT, і ацаніць яго патэнцыйнае клінічнае ўздзеянне».

У цэлым, да гэтага часу даследаванне было надзвычай паспяховым: Сібіл можа з пэўнай дакладнасцю прадказаць рызыку развіцця рака лёгкіх у пацыента ў будучыні, выкарыстоўваючы дадзеныя ўсяго аднаго LDCT.

Без сумневу, клінічнае прымяненне і наступствы для гэтай тэхналогіі яшчэ няспелыя. Нават кіраўнікі даследавання згодныя з тым, што трэба будзе правесці значную працу, каб высветліць, як менавіта прымяняць гэтую тэхналогію ў рэальнай клінічнай практыцы - асабліва ў дачыненні да развіцця пэўнай ступені даверу да тэхналогіі, з якой лекары і пацыенты будуць адчуваць сябе ў бяспецы, абапіраючыся на выхады сістэмы.

Тым не менш, перадумова алгарытму па-ранейшаму неверагодна магутная і цягне за сабой патэнцыйную змену ў сферы прагнастычнай дыягностыкі.

Дыягнастычныя меры ніколі раней не былі такімі магутнымі. Той факт, што інструмент можа выкарыстоўваць толькі адну кампутарную тамаграфію для прагназавання доўгатэрміновай функцыі хваробы, патэнцыйна можа вырашыць мноства праблем, самая важная з якіх - гэта магчымасць ранняга лячэння і зніжэнне смяротнасці.

Эксперты, першапачаткова пачырванеўшы, могуць адмовіцца ад падобных сістэм, адзначыўшы, што ніякая сістэма штучнага інтэлекту не можа адпавядаць меркаванням і клінічным здольнасцям настолькі, каб замяніць лекара-чалавека. Але мэта падобных сістэм - не абавязкова замяніць веды лекара, а хутчэй патэнцыйна павялічыць працоўныя працэсы лекара.

Такую сістэму, як Сібіл, можна было б вельмі лёгка выкарыстоўваць у якасці інструмента рэкамендацыі, пазначаючы патэнцыйна датычныя КТ для лекара, які потым мог бы выкарыстоўваць сваё ўласнае клінічнае меркаванне, каб пагадзіцца або не пагадзіцца з рэкамендацыяй Сібіл. Гэта не толькі, верагодна, палепшыць клінічную прапускную здольнасць, але таксама можа выступаць у якасці другаснага працэсу «праверкі» і, магчыма, павысіць дакладнасць дыягностыкі.

Безумоўна, на гэтай арэне яшчэ шмат працы. Навукоўцаў, распрацоўшчыкаў і наватараў чакае доўгі шлях не толькі да ўдасканалення фактычнага алгарытму і самой сістэмы, але і да навігацыі па звышнюнацыйнай арэне ўкаранення гэтай тэхналогіі ў рэальныя клінічныя прымянення. Тым не менш, тэхналогія, намер і патэнцыял, які яна мае ў дачыненні да паляпшэння догляду за пацыентамі, калі яны распрацаваны бяспечным, этычным і эфектыўным спосабам, сапраўды з'яўляюцца перспектыўнымі для будучага пакалення дыягностыкі.