ШІ навчився виявляти рак підшлункової залози задовго до появи симптомів
ШІ навчили виявляти рак підшлункової залози задовго до того, як він стане помітним на знімках. Про це йдеться в новому дослідженні.
Розробка відкриває перспективу виявлення однієї з найбільш смертоносних пухлин на достатньо ранній стадії для успішного лікування.
Модель ШІ Redmod створили науковці клініки Мейо разом із колегами. Вона фіксувала ледь помітні зміни на стандартних комп’ютерних томограмах у середньому за 475 днів до встановлення діагнозу.
Рак підшлункової залози рідко виявляють на ранній стадії, оскільки пухлини не спричиняють симптомів і часто непомітні на знімках, доки хвороба не перейде в запущену стадію. Понад 85% випадків виявляють тоді, коли лікування зводиться вже до полегшення симптомів.
Отримані результати вказують на потенційний зсув у підходах до діагностики раку.
«Це часовий проміжок має величезне значення, оскільки таке раннє виявлення здатне суттєво підвищити ймовірність виліковування та покращити виживаність», — пишуть дослідники.
Якщо ефективність нового інструмента підтвердиться під час реальних скринінгових досліджень, раннє виявлення раку дозволить застосувати хірургічне втручання або інші методи лікування.
«Моделювання показує, що збільшення частки локалізованих з 10% до 50% [протокових аденокарцином підшлункової залози] дозволить більш ніж удвічі підвищити показники виживаності. Це вкотре підкреслює: своєчасність встановлення діагнозу є єдиним найважливішим чинником, який визначає результат лікування», — заявили експерти.
Ефективність
Redmod аналізує патерни на КТ-зображеннях, непомітні людському оку. Її навчали й тестували на сканах понад 1400 осіб. Серед них — 219 пацієнтів, чиї ранні знімки оцінювалися як нормальні, але згодом у них розвинувся рак підшлункової залози.
У прямому порівнянні ШІ помітно перевершив радіологів: правильно ідентифікував 73% випадків проти 39% у фахівців.
Для сканів, зроблених більш ніж за два роки до встановлення діагнозу, перевага ШІ стала ще вищою — 68% проти 23%.
Модель демонструвала стабільність у різних лікарнях і на різних сканерах. Вона коректно класифікувала понад 80% знімків людей, у яких рак не розвинувся.
Дослідники підкреслили, що інструмент можна використовувати для виявлення пацієнтів із групи високого ризику. Втім, перед упровадженням у повсякденну практику необхідно провести проспективні дослідження.
Нагадаємо, у жовтні 2025 року Google у співпраці з Йельським університетом представила нову базову модель з 27 млрд параметрів, розроблену для розуміння «мови» окремих клітин.