ИИ обнаруживает рак на ранней стадии по изображениям

Хотите узнать, как ИИ обнаруживает рак на ранней стадии по изображениям? Давайте подробнее разберёмся вместе с INVIAI в этой статье!

Обучая модели глубокого обучения на тысячах аннотированных сканов и слайдов, ИИ может распознавать паттерны, которые даже опытные клиницисты могут пропустить. На практике инструменты ИИ анализируют изображения, такие как маммограммы, КТ грудной клетки, рентген, МРТ, УЗИ и патологические слайды, отмечая подозрительные участки и оценивая риск.

ИИ в онкологической помощи — это «беспрецедентная возможность» улучшить диагностику и лечение.

— Медицинские эксперты в онкологии

Например, УЗИ с поддержкой ИИ помогло одной пациентке избежать ненужной биопсии щитовидной железы, показав, что её узел доброкачественный, что демонстрирует практическую пользу этой технологии в реальных клинических случаях.

Как ИИ анализирует медицинские изображения

Системы ИИ для визуализации обычно используют глубокое обучение (особенно сверточные нейронные сети), обученные на огромных наборах данных. Во время обучения алгоритм учится выделять признаки, такие как формы, текстуры и цвета, которые отличают раковые ткани от здоровых.

Фактически ИИ становится сверхчувствительным «вторым читателем», указывая на тонкие поражения, которые человек может пропустить. Например, ИИ, анализирующий маммограмму или срез КТ, может отметить крошечные кальцификаты или узлы цветными рамками и предупреждениями для радиолога.

Рабочий процесс анализа медицинских изображений ИИ и распознавание паттернов

Скрининг рака молочной железы

Маммография — яркий пример, где ИИ оказывает значительное влияние. Исследования показывают, что поддержка ИИ может значительно улучшить обнаружение рака молочной железы в программах скрининга по всему миру.

Возможности ИИ в маммографии

Технология скрининга рака молочной железы с поддержкой ИИ

Скрининг рака лёгких

ИИ также применяется для обнаружения рака лёгких на медицинских изображениях. Низкодозовые КТ (НДКТ) используются для скрининга курильщиков с высоким риском; ИИ может улучшить этот процесс, повышая качество изображений и обнаружение поражений.

Последние модели демонстрируют высокую чувствительность как к доброкачественным, так и к злокачественным узлам лёгких, при этом исследовательские системы обнаруживают более 90% узлов на тестовых сканах. FDA США одобрило инструменты ИИ для поддержки скрининга рака лёгких, признавая их роль в более ранней диагностике.

ИИ также может помочь персонализировать скрининг, объединяя визуализацию с данными пациента, позволяя алгоритмам определять, кому нужны более частые обследования на основе индивидуального риска.

Обнаружение рака лёгких с поддержкой ИИ на КТ-снимках

Рак кожи (меланома)

Дерматоскопическая визуализация (увеличенные фотографии кожи) — ещё одна область, где ИИ показывает отличные результаты. Современные модели глубокого обучения, обученные на десятках тысяч изображений кожных поражений, могут с высокой точностью классифицировать родинки как доброкачественные или злокачественные.

Инструменты ИИ даже интегрируются в мобильные приложения или устройства, которые оценивают сфотографированную родинку и оценивают её риск, что потенциально расширяет возможности раннего выявления в первичной медико-санитарной помощи и делает скрининг более доступным во всём мире.

Обнаружение меланомы с помощью ИИ по дерматоскопическим изображениям

Скрининг рака шейки матки

ИИ улучшает скрининг рака шейки матки, анализируя цифровые изображения шейки матки. Например, система CerviCARE использует глубокое обучение на фотографиях «цервикографии» (похожие на кольпоскопию изображения) для различения предраковых поражений.

Этот ИИ работает в тандеме с традиционными тестами Папаниколау и ВПЧ для раннего выявления заболевания. NCI также отмечает продолжающиеся исследования по автоматизации обнаружения предрака с помощью ИИ в программах скрининга шейки матки.

Технология скрининга рака шейки матки с поддержкой ИИ

Скрининг рака толстой и прямой кишки

Во время колоноскопии ИИ помогает в реальном времени. Современные системы непрерывно анализируют видеопоток с колоноскопа. Когда камера фиксирует полип или подозрительную ткань, ИИ выделяет её на экране (часто цветной рамкой и звуковым сигналом), привлекая внимание врача.

Другими словами, ИИ отлично выявляет множество мелких поражений, но вопрос о том, улучшает ли он обнаружение самых опасных предраков, ещё изучается. Тем не менее, «второе мнение» ИИ помогает снизить пропуски из-за усталости и уменьшить вариабельность между врачами. FDA одобрило системы ИИ (CADe) для клинической колоноскопии, чтобы помогать эндоскопистам в обнаружении полипов.

Помощь ИИ в реальном времени во время колоноскопии

ИИ в патологии и других видах визуализации

Применение ИИ выходит за рамки живой визуализации и охватывает патологию и специализированные сканы. Цифровые патологические слайды (высококачественные сканы биопсийных тканей) читаются алгоритмами ИИ с удивительной точностью.

Одобренные FDA приложения ИИ

• Программное обеспечение ИИ для выделения раковых областей в образцах биопсии простаты
• Системы интерпретации МРТ опухолей мозга
• Инструменты анализа узлов щитовидной железы на УЗИ
• Анализ цифровых патологических слайдов по разным типам рака

Короче говоря, ИИ становится универсальным помощником: от МРТ/КТ и рентгена до микроскопических слайдов он отмечает аномалии, требующие внимания, помогая патологам сосредоточиться на критических зонах и повышая точность диагностики.

Анализ цифровых патологических слайдов с помощью ИИ для выявления рака

Преимущества ИИ в раннем выявлении

Во всех областях применения ИИ предлагает несколько ключевых преимуществ для раннего выявления рака, меняя подход медицинских специалистов к скринингу и диагностике:

Подходы с поддержкой ИИ могут повысить способность врачей эффективно и точно оценивать рак. Во многих исследованиях сочетание ИИ и опыта врачей превосходит каждый из них по отдельности, подобно консультации с опытным коллегой.

— Исследователи медицинского ИИ

Комплексные преимущества ИИ в раннем выявлении рака

Проблемы и особенности

ИИ также приносит вызовы, которые необходимо тщательно решать для обеспечения эффективного и справедливого внедрения среди различных групп пациентов.

Проблемы внедрения

• Больницам нужны проверенные, одобренные FDA программы и комплексное обучение персонала
• Регуляторные и юридические вопросы ответственности, если ИИ пропустит рак
• Интеграция в существующие клинические процессы требует тщательного планирования
• Необходимы продолжающиеся испытания и постмаркетинговые исследования для подтверждения результатов

ИИ — это инструмент, а не замена. Использование ИИ похоже на «консультацию с блестящим коллегой».

— Мнение радиолога о внедрении ИИ

Ключевые проблемы внедрения ИИ для медицинского скрининга

Перспективы развития

Будущее ИИ в обнаружении рака многообещающее, с революционными разработками на горизонте, которые могут преобразить персонализированную медицину и подходы к скринингу.

Мультимодальная интеграция ИИ

Глобальные исследования валидации

Международные исследования (например, многоцентровые испытания в Европе и США) проводятся для масштабной валидации инструментов ИИ. По мере накопления данных ИИ будет учиться на реальных результатах, постоянно совершенствуя точность через:

• Крупномасштабные многоцентровые испытания
• Мониторинг эффективности в реальных условиях
• Непрерывное обучение на клинических исходах
• Исследования эффективности в разных популяциях

Будущие инновации в диагностике рака с поддержкой ИИ

Заключение

В заключение, ИИ уже помогает врачам выявлять рак на ранних стадиях по медицинским изображениям — от маммограмм и КТ до фотографий кожи и биопсийных слайдов. Несмотря на существующие вызовы, передовые исследования и регуляторные одобрения указывают на будущее, где ИИ станет стандартным помощником в скрининге рака.