Лечение онкологии за рубежом

Искусственный интеллект диагностирует рак

Искусственный интеллект диагностирует рак

Программа скрининга рака молочной железы NHS спасает около 1300 жизней в Великобритании каждый год. Но существует острая нехватка персонала, особенно в группах, которые помогают диагностировать рак. Но новые технологии могли бы помочь облегчить ситуацию. Мы сотрудничаем с Google Health в области исследований по разработке искусственного интеллекта, который не только имеет потенциал для изменения способа обнаружения рака молочной железы, но и может сэкономить время и деньги.

Помощь в обучении компьютера

Наши ученые создали базу данных анонимных сканов рака молочной железы (маммограмм), которые были получены от назначений скрининга молочной железы в ряде центров скрининга молочной железы NHS по всей Великобритании, которые будут использоваться для исследований.

Эта база данных, содержащая более 2,5 миллионов изображений и является самой большой и динамичной в мире. Это доступно для использования академическими и коммерческими партнерами, в случае если у них есть умное и научно обоснованное предложение исследования, которое принесет пользу пациентам. Но прежде чем они получат доступ, их предложение тщательно изучается группой экспертов, в том числе людьми, страдающими раком.

Участие Google Health

Пять лет назад Google и исследователи из Имперского колледжа Лондона обратились к нашей команде с убеждением, что современная компьютерная программа может быть разработана и обучена обнаруживать рак на маммограммах.

В основном, они пытались научить машину читать изображения, и для этого требуется очень много изображений, чтобы она могла научиться очень хорошо улавливать рак, - говорит Хелен, член группы Independent Cancer Patients’ Voice, которая объединяет защитников пациентов, помогающим с медицинскими исследованиями. Она рассмотрела приложение Google Health для доступа к базе данных.

Компьютеры с возможностями искусственного интеллекта так же хороши, как и данные, на которых они были обучены, поэтому наша коллекция маммограмм и технологическое мастерство Google - выигрышная комбинация. Результаты этого мощного исследовательского сотрудничества, опубликованные в Nature, показывают, что обучение окупилось. Программное обеспечение ИИ (искуственный интелект) смогло правильно идентифицировать рак в скрининговых изображениях с такой же степенью точности, как и эксперты. Компьютерная программа также сократила количество ошибок в базе, включая случаи, когда рак помечен неверно или те, которые вообще пропущены.

В настоящее время 2 эксперта рассматривают скрининговые снимки молочной железы. Но система не идеальна, так как скрининг может пропустить некоторые виды рака и выявить то, что не вызвало бы проблем. Теперь из этого исследования видно, что сочетание человеческого глаза и машинного глаза в изучении изображений может на самом деле дать более точные результаты, - говорит Хелен. Она имеет в виду вывод исследования о том, что искуственный интелект снижает ложноположительные результаты. Это "ложные тревоги", которые могут возникнуть, когда кто-то получает ненормальный результат, но у него нет рака.

Это уменьшит нагрузку беспокойства для женщин, - говорит Хелен. Это также сэкономит время и деньги NHS, сократив число пациентов, которых вызывают обратно для дальнейших тестов.

Искусственный интеллект в реальном сценарии

Профессор Кен Янг работает в NHS и управляет нашей базой маммограмм. Он и его коллеги помогли Google Health проанализировать данные и разработать испытание, чтобы сделать его наиболее реалистичным исследованием искуственного интелекта в выявлении рака молочной железы на сегодняшний день. Что я думаю, что самое интересное в этом исследовании - это его реализм, - говорит Янг. Необычно то, что он сравнивает алгоритм с полностью реалистичнымы клиническими сценариями.

В прошлых исследованиях использовались специально подобранные маммограммы, которые анализировались в несколько искусственной обстановке. Например, некоторые другие программы были опробованы на наборе изображений, содержащих больше случаев рака, чем было бы найдено в общем. Но в последнем исследовании исследователи сравнили реальные решения, принятые рентгенологами, анализирующими сканы людей, посещающих программу скрининга молочной железы NHS.

У нас есть образец, который является репрезентативным для всех женщин, которые могут пройти скрининг груди, - говорит Янг. Это включает в себя легкие случаи, сложные случаи и все, что между ними. И благодаря этому сотрудничеству набор данных стал еще богаче, чем раньше. В базу данных было добавлено еще около 100 000 обычных случаев, которые теперь доступны другим исследователям, использующим коллекцию сканов.

Данные пациента в безопасности

Другая проблема, когда речь заходит о разработке программного обеспечения искуственного интелекта - это защита данных, и это то, что Янг, Хелен и команда тщательно продумали. Одна из проблем -конфиденциальность пациентов, - говорит Хелен, которая сама принимала участие в испытаниях. Это очень важно, убедиться, что все анонимно.

Прежде чем изображения попадают в базу данных, они сразу же деидентифицируются, поэтому исследователь не может узнать, кому принадлежат маммограммы. Сканирование не содержит никакой личной информации, которая вырезается, прежде чем мы добавим изображение в базу данных и поделимся им с исследователями, говорит Янг.

И исследовательские группы, которым предоставляется доступ к изображениям, также должны согласиться с определенными условиями, такими как сохранение конфиденциальных данных пациента и не использовать их для каких-либо других целей, кроме разработки алгоритмов скрининга искусвенного интеллекта.

Искусственному интелекту нужно еще учится

Этот хорошо обученный алгоритм все еще находится на ранних стадиях, но теперь имеет прочную основу знаний, чтобы строить работу на ней. Далее команде необходимо провести тестирование на большем количестве людей и посмотреть, как радиологи могут извлечь выгоду из использования алгоритма в клинике.

Я искренне думаю, что потенциал здесь огромен, - говорит Янг. Скрининг рака молочной железы имеет ряд проблем, которые могут быть решены с помощью внедрения искусственного интеллекта.

Эти ранние исследования с использованием искусственного интеллекта являются началом чего-то довольно большого, что революционизирует медицину, и это только один из первых примеров.


Подобрать индивидуальное лечение

Для идентификации человека при осуществлении первичной консультации

На этот номер Вам позвонят для проведения первичной консультации

На этот электронный адрес будет отправлен индивидуальный план лечения

На основании Вашего диагноза Вам будет подобран врач-специалист по Вашему заболеванию и клиника.

Поможем найти лучший вариант лечения рака за границей!

Задайте вопрос
специалисту

Продолжая использовать данный сайт, Вы принимаете наши правила использования cookie-файлов .