Штучний інтелект виявляє рак на ранніх стадіях за допомогою зображень

Бажаєте дізнатися, як ШІ виявляє рак на ранніх стадіях за допомогою зображень? Давайте розглянемо детальніше разом із INVIAI у цій статті!

Раннє виявлення раку значно підвищує шанси на виживання. Штучний інтелект (ШІ) сьогодні допомагає лікарям раніше та точніше виявляти пухлини на медичних зображеннях.

Навчаючи моделі глибокого навчання на тисячах анотованих сканів і зразків, ШІ здатен розпізнавати закономірності, які можуть бути непомітними навіть для досвідчених клініцистів.

На практиці інструменти ШІ аналізують зображення, такі як мамограми, КТ грудної клітки, рентгенівські знімки, МРТ, ультразвукові дослідження та гістологічні препарати, позначаючи підозрілі ділянки та оцінюючи ризик.

Наприклад, ультразвукове дослідження з підтримкою ШІ допомогло одній пацієнтці уникнути непотрібної біопсії щитоподібної залози, показавши, що її вузол є доброякісним.

Експерти називають застосування ШІ в онкології «безпрецедентною можливістю» для покращення діагностики та лікування.

Як ШІ аналізує медичні зображення

Системи ШІ для візуалізації зазвичай використовують глибоке навчання (особливо згорткові нейронні мережі), навчені на великих наборах даних. Під час навчання алгоритм вчиться виділяти ознаки (форми, текстури, кольори), які відрізняють ракові тканини від здорових.

Після навчання модель ШІ сканує нові зображення та виділяє патерни, що відповідають вивченим ознакам раку.

Фактично, ШІ стає надчутливим «другим читачем», вказуючи на тонкі ураження, які людина може пропустити. Наприклад, ШІ, що аналізує мамограму або зріз КТ, може позначати дрібні кальцифікати або вузлики кольоровими рамками та сповіщеннями для радіолога.

Аналізи ШІ також можуть оцінювати ризик: деякі алгоритми прогнозують майбутній ризик раку пацієнта за одним знімком (використовуючи вивчені кореляції), що дозволяє лікарям персоналізувати інтервали скринінгу.

В одному випадку ультразвукове дослідження щитоподібної залози, проаналізоване ШІ, однозначно визначило доброякісну тканину, що підтвердилося пізнішою біопсією і зняло зайву тривогу пацієнтки.

Скринінг раку молочної залози

Мамографія — це яскравий приклад, де ШІ робить значний внесок. Дослідження показують, що підтримка ШІ суттєво покращує виявлення раку молочної залози під час скринінгу.

У великому німецькому дослідженні радіологи, які працювали з інструментом ШІ, виявили на 17,6% більше випадків раку, ніж без підтримки ШІ.

Зокрема, група з підтримкою ШІ виявила 6,7 випадків на 1000 жінок проти 5,7 у стандартній групі, при цьому навіть трохи знизивши рівень повторних викликів (помилкових тривог).

Загалом, ШІ у мамографії може:

• Покращувати чутливість і специфічність. Дослідження, профінансовані NCI, повідомляють, що алгоритми ШІ «покращують виявлення раку молочної залози на мамографії» і можуть допомагати прогнозувати, які ураження згодом стануть інвазивними.
• Виявляти тонкі ознаки. ШІ може позначати дрібні скупчення мікрокальцифікатів або асиметрії, які легко пропустити під час рутинного скринінгу, виступаючи як додатковий експертний читач.
• Зменшувати навантаження та варіабельність. Попередній відбір зображень за допомогою ШІ дозволяє пріоритезувати підозрілі випадки для радіологів, допомагаючи впоратися зі зростаючим обсягом мамограм.

Варто зазначити, що FDA схвалило кілька інструментів для мамографії з підтримкою ШІ (наприклад, iCAD, SmartMammo від DeepHealth) для клінічного використання, визнаючи їхню здатність виявляти рак на ранніх стадіях у реальних умовах.

Скринінг раку легенів

ШІ також застосовується для виявлення раку легенів на медичних зображеннях. Низькодозова КТ (LDCT) використовується для скринінгу курців із високим ризиком; ШІ може покращити цей процес, підвищуючи якість зображень і виявлення уражень.

Однією з переваг є зниження дози опромінення: алгоритми реконструкції зображень на основі ШІ можуть створювати чіткі КТ-знімки з меншою дозою радіації, ніж сучасні LDCT.

Крім того, системи комп’ютерної допомоги виявленню (CAD) автоматично сканують кожен зріз КТ на наявність вузликів. Коли потенційний вузлик виявлено, ШІ позначає його на зображенні для огляду лікарем.

Отже, ШІ може працювати як чутливий другий читач на знімках легенів.

Наприклад, сучасні моделі демонструють високу чутливість як до доброякісних, так і до злоякісних вузликів легенів (дослідницькі системи виявляють понад 90% вузликів на тестових сканах). FDA США схвалило інструменти ШІ для допомоги у скринінгу раку легенів, визнаючи їхню роль у ранній діагностиці.

ШІ також може допомогти персоналізувати скринінг: поєднуючи зображення з даними пацієнта, алгоритми можуть визначати, хто потребує частіших обстежень.

(Однак поточні дослідження CAD показують, що хоча ШІ знаходить більше вузликів загалом, більшість зростання припадає на дрібні, низькоризикові вузлики, і поки що він не значно покращує виявлення просунутих уражень.)

Рак шкіри (меланома)

Дерматоскопічна візуалізація (збільшені фотографії шкіри) — ще одна сфера, де ШІ демонструє високі результати. Сучасні моделі глибокого навчання, навчені на десятках тисяч зображень уражень шкіри, можуть з високою точністю класифікувати родимки як доброякісні або злоякісні.

В одному нещодавньому дослідженні вдосконалена нейронна мережа досягла 95–96% точності у виявленні ранньої стадії меланоми за дерматоскопічними знімками.

Це важливо: рання стадія меланоми має відмінний прогноз (приблизно 98% п’ятирічної виживаності), тоді як пізні стадії мають значно гірші показники.

Виділяючи підозрілі родимки для біопсії, ШІ може допомогти дерматологам діагностувати меланому раніше.

Інструменти ШІ навіть інтегрують у мобільні додатки або пристрої, які оцінюють сфотографовану родимку та визначають її ризик, потенційно розширюючи раннє виявлення у первинній медичній допомозі.

Скринінг раку шийки матки

ШІ покращує скринінг раку шийки матки, аналізуючи цифрові зображення шийки матки. Наприклад, система CerviCARE використовує глибоке навчання на «цервікографічних» фото (подібних до кольпоскопії) для розпізнавання передракових уражень.

У багатопрофільному дослідженні ШІ CerviCARE досяг 98% чутливості для високозлоякісних уражень шийки матки (CIN2+) при 95,5% специфічності.

На практиці такий ШІ може допомагати у регіонах із нестачею досвідчених кольпоскопістів: алгоритм автоматично виділяє проблемні ділянки, забезпечуючи, що жодна передракова тканина не буде пропущена.

Цей тип ШІ працює разом із традиційними тестами Папаніколау та ВПЛ для раннього виявлення захворювання.

NCI також відзначає дослідження ШІ для автоматизації виявлення передраку у скринінгу шийки матки.

Скринінг раку товстої та прямої кишки

Під час колоноскопії ШІ допомагає в режимі реального часу. Сучасні системи безперервно аналізують відеопотік із колоноскопа. Коли камера фіксує поліп або підозрілу тканину, ШІ виділяє її на екрані (часто кольоровою рамкою та звуковим сигналом), щоб привернути увагу лікаря.

Колоноскопія з підтримкою ШІ: система виявила «плоский» поліп (виділений синім), який лікар може видалити.

Дослідження показують, що використання ШІ під час колоноскопії збільшує загальну кількість виявлених поліпів, особливо дрібних аденом. Це означає, що ШІ допомагає лікарям виявляти більше ранніх утворень, які інакше могли б залишитися непоміченими.

У великому дослідженні CADILLAC загальна кількість виявлених аденом зросла за допомогою ШІ. Однак експерти відзначають, що більшість зростання припала на дрібні, низькоризикові поліпи, і додавання ШІ не значно підвищило виявлення великих, високоризикових аденом у цьому дослідженні.

Інакше кажучи, ШІ чудово вказує на багато дрібних уражень, але чи покращує він виявлення найнебезпечніших передракових змін — ще під питанням.

Проте «друге око» ШІ може зменшити пропуски через втому та знизити варіабельність між лікарями. FDA схвалило системи ШІ (CADe) для клінічної колоноскопії, щоб допомагати ендоскопістам у виявленні поліпів.

ШІ в патології та інших видах візуалізації

Застосування ШІ виходить за межі живої візуалізації, охоплюючи патологію та спеціалізовані сканування. Цифрові патологічні препарати (високоякісні скани біопсійних зразків) читаються алгоритмами ШІ.

Наприклад, новий ШІ під назвою CHIEF був навчений на понад 60 000 повноформатних зображень із 19 типів раку.

Він автоматично виявляє ракові клітини на препараті і навіть прогнозує молекулярний профіль пухлини за візуальними ознаками. У тестах CHIEF досяг приблизно 94% точності у виявленні раку на невідомих препаратах у різних органах.

Подібним чином FDA схвалило програмне забезпечення ШІ для виділення ракових ділянок у зразках біопсії простати, допомагаючи патологам зосередитися на критичних зонах. Інструменти ШІ також схвалені для інтерпретації МРТ мозку та ультразвуку вузликів щитоподібної залози, серед інших.

Отже, ШІ стає універсальним помічником: від МРТ/КТ до рентгенів і мікроскопічних препаратів він позначає аномалії, які потребують уваги.

Переваги ШІ у ранньому виявленні

У різних застосуваннях ШІ пропонує кілька ключових переваг для раннього виявлення раку:

• Вища чутливість: ШІ може виявляти дуже тонкі ознаки. У скринінгу молочної залози ШІ виявив приблизно 20–40% інтервальних раків (пухлин, пропущених при першому читанні) при ретроспективному аналізі попередніх мамограм.
  Це означає, що ШІ може виявляти рак раніше, ніж лише людські читачі.
• Точність і ефективність: Дослідження показують, що читання з підтримкою ШІ призводить до меншої кількості хибнонегативних результатів і іноді знижує хибнопозитивні.
  Наприклад, мамографія з підтримкою ШІ підвищила позитивну прогностичну цінність біопсії (тобто кількість ракових випадків на біопсію) у німецькому дослідженні.
• ШІ може обробляти зображення швидше за людину, що дозволяє скринінговим програмам справлятися зі зростаючим навантаженням без втрати якості.
• Стабільна якість: На відміну від людей, ШІ не втомлюється і не пропускає деталі через відволікання.
  Він забезпечує однаковий рівень аналізу у всіх випадках, що може зменшити варіабельність між радіологами.
• Запобігання непотрібним процедурам: Завдяки більш точному розрізненню доброякісних і злоякісних уражень, ШІ може позбавити пацієнтів від зайвих обстежень.
  У прикладі з щитоподібною залозою ШІ впевнено виключив рак без біопсії.
• У дерматології додатки ШІ можуть заспокоювати пацієнтів щодо доброякісних родимок.
  Загальна мета — прецизійний скринінг: знаходити те, що справді потребує втручання, і уникати надмірного лікування.
• Глобальний доступ: У регіонах із малою кількістю фахівців інструменти ШІ можуть розширити можливості скринінгу на рівень спеціалістів у віддалених клініках.
  Наприклад, ШІ-колпоскоп може допомогти медсестрам проводити скринінг раку шийки матки в умовах з обмеженими ресурсами.

«Підходи на основі ШІ можуть підвищити здатність клініцистів ефективно та точно оцінювати рак». У багатьох дослідженнях поєднання ШІ з експертизою лікарів перевершує кожен із них окремо, подібно до консультації з досвідченим колегою.

Виклики та зауваження

ШІ також має виклики. Моделі, навчені на обмежених або однорідних даних, можуть працювати не однаково добре для всіх пацієнтів. Наприклад, детектори уражень шкіри на основі ШІ мають бути навчені на різних відтінках шкіри, щоб уникнути упереджень.

Дерматоскопічні інструменти ШІ відзначають прогалини у роботі на зображеннях із артефактами (волосся, погане освітлення) та на недостатньо представлених типах уражень.

У скринінгу більше виявлень може означати більше хибних тривог: ШІ у колоноскопії позначив багато дрібних поліпів, деякі з яких можуть ніколи не перерости в рак.

Видалення кожного дрібного ураження несе власні ризики (невелика ймовірність кровотечі або перфорації). Тому клініцисти мають балансувати чутливість і специфічність ШІ, щоб уникнути надмірної діагностики.

Інтеграція ШІ у клінічні процеси — складне завдання. Лікарням потрібне валідуване, схвалене FDA програмне забезпечення та навчання персоналу. Існують регуляторні та юридичні питання щодо відповідальності, якщо ШІ пропустить рак.

Багато дослідників підкреслюють, що ШІ — це інструмент, а не заміна; як сказав один радіолог, використання ШІ — це як «порадитися з блискучим колегою». Тривають дослідження та постмаркетингові вивчення, щоб переконатися, що ці інструменти справді покращують результати.

Перспективи розвитку

Майбутнє ШІ у виявленні раку обіцяє багато. Дослідники розробляють «фундаментальні моделі» (великі ШІ, навчені на величезних наборах даних), які можуть виконувати багато завдань одночасно. Прикладом є CHIEF Гарварду: його навчили як «ChatGPT для патології» на мільйонах фрагментів зображень, і він працює з багатьма типами раку.

Подібні підходи незабаром можуть поєднувати візуалізацію з генетичними та клінічними даними для ультраперсоналізованого скринінгу. Багатомодальний ШІ зможе прогнозувати не лише наявність раку, а й його агресивність, керуючи інтенсивністю подальшого спостереження.

Продуктивність ШІ також швидко зростає завдяки новим методам. Системи наступного покоління CAD використовують передові архітектури нейронних мереж і великі мовні моделі для інтерпретації зображень. Для раку легенів експерти відзначають, що старі системи ШІ були «примітивними» порівняно з сучасними моделями, і очікують значного покращення в нових версіях.

Міжнародні дослідження (наприклад, багатопрофільні випробування в Європі та США) тривають для масштабної валідації інструментів ШІ. З накопиченням даних ШІ вчитиметься на реальних результатах, постійно підвищуючи точність.

Підсумовуючи, ШІ вже допомагає лікарям раніше виявляти рак за допомогою медичних зображень — від мамограм і КТ до фотографій шкіри та гістологічних препаратів. Хоча виклики залишаються, передові дослідження та регуляторні схвалення свідчать про майбутнє, де ШІ стане стандартним союзником у скринінгу раку.

Завдяки виявленню пухлин на найранніших стадіях, коли лікування найбільш ефективне, ці технології можуть покращити результати для багатьох пацієнтів у всьому світі.