Штучний інтелект виявляє рак на ранніх стадіях за зображеннями

Застосування штучного інтелекту (ШІ) в медицині робить прорив у ранньому виявленні раку за медичними зображеннями. Завдяки здатності швидко та точно аналізувати дані, ШІ допомагає лікарям виявляти тонкі аномалії, які людське око може пропустити. Це не лише підвищує точність діагностики, а й збільшує шанси пацієнтів на успішне лікування.

Хочете дізнатися, як штучний інтелект виявляє рак на ранніх стадіях за зображеннями? Давайте розглянемо деталі разом із INVIAI у цій статті!

Ключова ідея: Раннє виявлення раку значно підвищує шанси на виживання. Штучний інтелект (ШІ) тепер допомагає лікарям виявляти пухлини на медичних зображеннях раніше та з більшою точністю, ніж будь-коли раніше.

Навчаючи моделі глибокого навчання на тисячах анотованих сканів і слайдів, ШІ може розпізнавати закономірності, які навіть досвідчені клініцисти можуть пропустити. На практиці інструменти ШІ аналізують зображення, такі як мамограми, КТ грудної клітки, рентген, МРТ, ультразвук та патологічні слайди, позначаючи підозрілі ділянки та оцінюючи ризик.

ШІ в онкології — це «безпрецедентна можливість» покращити діагностику та лікування.

— Медичні експерти в онкології

Наприклад, ультразвук із підтримкою ШІ допоміг одній пацієнтці уникнути непотрібної біопсії щитоподібної залози, показавши, що її вузол є доброякісним, що демонструє практичні переваги цієї технології в реальних клінічних випадках.

Зміст

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, такі як форми, текстури та кольори, які відрізняють ракову тканину від здорової.

1

Етап навчання

Моделі ШІ навчаються на тисячах анотованих медичних зображень, виявляючи закономірності, що відрізняють ракову тканину від здорової.

2

Етап аналізу

Навчений ШІ сканує нові зображення та виділяє закономірності, що відповідають вивченим ознакам раку, за допомогою кольорових рамок і сповіщень.

3

Оцінка ризику

Алгоритми ШІ прогнозують майбутній ризик раку за одним зображенням, дозволяючи лікарям персоналізувати інтервали скринінгу.

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

Реальний успіх: В одному випадку ультразвук щитоподібної залози, проаналізований ШІ, однозначно визначив доброякісну тканину, що збіглося з результатами біопсії і зняло зайву тривогу пацієнтки.
Як ШІ аналізує медичні зображення
Процес аналізу медичних зображень ШІ та розпізнавання патернів

Скринінг раку молочної залози

Мамографія — це яскравий приклад, де ШІ робить значний внесок. Дослідження показують, що підтримка ШІ може суттєво покращити виявлення раку молочної залози у скринінгових програмах по всьому світу.

Проривні результати: У великому німецькому дослідженні радіологи, які працювали з інструментом ШІ, виявили на 17,6% більше випадків раку, ніж без допомоги ШІ.
Стандартний скринінг

Традиційний метод

  • 5,7 випадків раку на 1000 жінок
  • Вищий рівень повторних викликів (помилкові тривоги)
  • Можливість пропуску тонких ознак
З підтримкою ШІ

Метод із ШІ

  • 6,7 випадків раку на 1000 жінок
  • Знижений рівень повторних викликів
  • Покращене виявлення тонких патернів

Можливості ШІ в мамографії

Покращене виявлення

Підвищує чутливість і специфічність у виявленні раку молочної залози.

  • Виявляє тонкі знахідки
  • Прогнозує інвазивний потенціал

Розпізнавання тонких патернів

Позначає дрібні скупчення та асиметрії, які легко пропустити під час рутинного скринінгу.

  • Виявлення мікрокальцифікацій
  • Аналіз асиметрії тканин

Оптимізація робочого процесу

Зменшує навантаження та варіабельність між радіологами.

  • Попередній скринінг зображень
  • Пріоритизація підозрілих випадків
Схвалення FDA: FDA затвердила кілька інструментів мамографії з підтримкою ШІ (наприклад, iCAD, SmartMammo від DeepHealth) для клінічного використання, визнаючи їх здатність виявляти рак на ранніх стадіях у реальних умовах.
Скринінг раку молочної залози
Технологія скринінгу раку молочної залози з підтримкою ШІ

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 це, підвищуючи якість зображень і виявлення уражень.

Зниження дози

Алгоритми реконструкції зображень на основі ШІ створюють чіткі КТ-знімки з ще меншою дозою радіації, ніж поточні LDCT.

Автоматичне виявлення

Системи комп’ютерної допомоги на основі ШІ автоматично сканують кожен зріз КТ на наявність вузликів і позначають їх для огляду.
Точність виявлення вузликів ШІ понад 90%

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

Поточне обмеження: Хоча ШІ знаходить більше загальної кількості вузликів, більшість зростання припадає на дрібні, низькоризикові вузлики, і поки що він не значно покращив виявлення розвинених уражень згідно з поточними дослідженнями CAD.

ШІ також може допомогти персоналізувати скринінг, поєднуючи візуалізацію з даними пацієнта, дозволяючи алгоритмам визначати, хто потребує частіших сканувань на основі індивідуальних профілів ризику.

Скринінг раку легенів
Виявлення раку легенів за допомогою ШІ на КТ-знімках

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 класифікувати родимки як доброякісні або злоякісні з високою точністю.

Точність виявлення меланоми ШІ 95-96%
Критична важливість: Меланома на ранній стадії має відмінний прогноз (близько 98% виживання протягом 5 років), тоді як виживання на пізніх стадіях значно нижче. ШІ допомагає вчасно виявляти підозрілі родимки для біопсії.
Раннє виявлення

Стадія I меланоми

  • 98% виживання протягом 5 років
  • Мінімальне лікування
Пізнє виявлення

Поширена меланома

  • Значно нижче виживання
  • Потрібне інтенсивне лікування

Інструменти ШІ навіть інтегрують у мобільні додатки або пристрої, які оцінюють сфотографовану родимку та оцінюють її ризик, потенційно розширюючи раннє виявлення до первинної медичної допомоги та роблячи скринінг більш доступним у світі.

Рак шкіри (меланома)
Виявлення меланоми за допомогою ШІ на дерматоскопічних зображеннях

Скринінг раку шийки матки

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

Висока чутливість

CerviCARE ШІ досягла 98% чутливості для високоякісних уражень шийки матки (CIN2+) у багатопрофільних дослідженнях.

Висока специфічність

Підтримувала 95,5% специфічності, забезпечуючи точне виявлення при мінімізації хибнопозитивних результатів.
Глобальний вплив: Такий ШІ може допомогти там, де бракує експертів-колпоскопістів, автоматично виділяючи проблемні ділянки, щоб не пропустити передракову тканину.

Цей тип ШІ працює разом із традиційним Пап-тестом і тестуванням на ВПЛ, щоб вчасно виявляти захворювання. NCI також відзначає триваючі дослідження ШІ для автоматизації виявлення передраку у програмах скринінгу шийки матки.

Скринінг раку шийки матки
Технологія скринінгу раку шийки матки з підтримкою ШІ

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.

Виявлення в реальному часі: Системи колоноскопії з підтримкою ШІ виявили «плоскі» поліпи (виділені синім), які лікарі можуть одразу видалити під час процедури.

Підвищене виявлення

Дослідження показують, що ШІ збільшує загальну кількість виявлених поліпів, особливо дрібних аденом.

  • Виявляє пропущені ураження
  • Зменшує пропуски через втому

Якість і послідовність

Забезпечує однорідний аналіз і знижує варіабельність між лікарями.

  • Постійне «друге око»
  • Системи CADe, схвалені FDA
Поточні результати: У дослідженні CADILLAC загальне виявлення аденом зросло за допомогою ШІ. Однак більшість зростання припала на дрібні, низькоризикові поліпи, і додавання ШІ не значно підвищило виявлення великих, високоризикових аденом.

Інакше кажучи, ШІ відмінно вказує на багато дрібних уражень, але чи покращує він виявлення найнебезпечніших передракових станів — ще під питанням. Проте «друге око» ШІ може зменшити пропуски через втому і знизити варіабельність між лікарями. FDA схвалила системи ШІ (CADe) для клінічної колоноскопії, щоб допомагати ендоскопістам у виявленні поліпів.

Колоноскопія з підтримкою ШІ
Допомога ШІ в режимі реального часу під час колоноскопії

ШІ в патології та інших видах візуалізації

Застосування ШІ виходить за межі живої візуалізації до патології та спеціалізованих сканів. Цифрові патологічні слайди (високоякісні скани тканинних біопсій) читаються алгоритмами ШІ з вражаючою точністю.

Система CHIEF AI

Проривний ШІ, навчений на понад 60 000 повноформатних слайдів із 19 типів раку. Він автоматично виявляє ракові клітини та прогнозує молекулярні профілі пухлин за візуальними ознаками, досягаючи близько 94% точності у виявленні раку на невідомих слайдах у різних органах.
Точність CHIEF AI 94%

Затверджені FDA застосунки ШІ

  • Програмне забезпечення ШІ для виділення ракових ділянок у зразках біопсії простати
  • Системи інтерпретації МРТ мозку
  • Інструменти аналізу вузликів щитоподібної залози на ультразвуку
  • Аналіз цифрових патологічних слайдів для різних типів раку

Коротко кажучи, ШІ стає універсальним помічником: від МРТ/КТ до рентгенів і мікроскопічних слайдів він позначає аномалії, що потребують уваги, допомагаючи патологам зосередитися на критичних ділянках і підвищуючи точність діагностики.

ШІ в цифровій патології
Аналіз цифрових патологічних слайдів за допомогою ШІ для виявлення раку

Переваги ШІ у ранньому виявленні

У різних застосуваннях ШІ пропонує кілька ключових переваг для раннього виявлення раку, трансформуючи підхід медичних фахівців до скринінгу та діагностики:

Вища чутливість

ШІ виявляє дуже тонкі ознаки, які людина може пропустити.

  • 20-40% інтервальних випадків раку виявляються ретроспективно
  • Раннє виявлення порівняно з людським читачем

Точність і ефективність

Менше хибнонегативних і іноді менше хибнопозитивних результатів.

  • Вища позитивна прогностична цінність
  • Швидша обробка зображень

Послідовна якість

Однорідний аналіз без втоми чи відволікань.

  • Зменшує варіабельність між радіологами
  • Підтримує стабільну продуктивність

Запобігання непотрібним процедурам

Точніше відрізняючи доброякісні від злоякісних уражень, ШІ може заощадити пацієнтам зайві обстеження. У випадках із щитоподібною залозою ШІ впевнено виключав рак без необхідності біопсії.

Глобальний доступ

У регіонах із браком експертів інструменти ШІ можуть розширити можливості скринінгу на рівень спеціалістів у віддалених клініках. ШІ-колпоскопи можуть допомогти медсестрам у скринінгу раку шийки матки в умовах з обмеженими ресурсами.
Мета точного скринінгу: Виявляти те, що справді потребує втручання, і уникати надмірного лікування завдяки точнішій діагностиці та оцінці ризику.

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 обізнаним колегою.

— Дослідники медичного ШІ
Переваги ШІ у ранньому виявленні
Комплексні переваги ШІ у ранньому виявленні раку

Виклики та особливості впровадження

ШІ також приносить виклики, які потрібно ретельно враховувати для ефективного та справедливого впровадження серед різних груп пацієнтів.

Проблема різноманітності даних: Моделі, навчені на обмежених або нерізноманітних даних, можуть працювати не однаково добре для всіх пацієнтів. Наприклад, детектори уражень шкіри на основі ШІ мають бути навчені на різних тонах шкіри, щоб уникнути упереджень.

Проблеми якості зображень

Інструменти дерматоскопічного ШІ відзначають зниження продуктивності на зображеннях із артефактами (волосся, погане освітлення) та на недостатньо представлених типах уражень.

Ризик хибних тривог

Більша кількість виявлень може означати більше хибних тривог. ШІ для колоноскопії позначив багато дрібних поліпів, деякі з яких можуть ніколи не прогресувати до раку.
Ризик надмірної діагностики: Видалення кожного дрібного ураження несе власні ризики (невелика ймовірність кровотечі чи перфорації). Клініцисти мають балансувати чутливість і специфічність ШІ, щоб уникнути надмірної діагностики.

Виклики впровадження

  • Лікарні потребують валідації, схваленого FDA програмного забезпечення та комплексного навчання персоналу
  • Регуляторні та юридичні питання щодо відповідальності, якщо ШІ пропустить рак
  • Інтеграція в існуючі клінічні процеси вимагає ретельного планування
  • Необхідні триваючі дослідження та постмаркетингові спостереження для підтвердження результатів

ШІ — це інструмент, а не заміна. Використання ШІ — це як «порадитися з блискучим колегою».

— Погляд радіолога на інтеграцію ШІ
Виклики ШІ у медичному скринінгу
Основні виклики впровадження ШІ для медичного скринінгу

Майбутні напрямки

Майбутнє ШІ у виявленні раку обіцяє революційні розробки, які можуть трансформувати персоналізовану медицину та підходи до скринінгу.

Революція фундаментальних моделей

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

Інтеграція мульти-модального ШІ

Персоналізований скринінг

Поєднання візуалізації з генетичними та клінічними даними для ультраперсоналізованих підходів до скринінгу.

  • Індивідуальна стратифікація ризику
  • Налаштована інтенсивність подальшого спостереження

Прогностична аналітика

ШІ може прогнозувати не лише наявність раку, а й його агресивність.

  • Прогноз поведінки пухлини
  • Прогноз відповіді на лікування
Швидкий розвиток: Продуктивність ШІ швидко зростає завдяки новим методам. Системи CAD наступного покоління використовують передові нейронні архітектури та великі мовні моделі для безпрецедентної точності інтерпретації зображень.
Попереднє покоління
Старі системи ШІ
  • «Примітивні» порівняно з сучасними моделями
  • Обмежений обсяг і точність
Наступне покоління
Передові системи ШІ
  • Складні нейронні архітектури
  • Можливості мульти-модальної інтеграції

Глобальні дослідження валідації

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

  • Великомасштабні багатопрофільні валідаційні дослідження
  • Моніторинг продуктивності в реальних умовах
  • Безперервне навчання на клінічних результатах
  • Дослідження ефективності серед різних популяцій
Майбутнє ШІ у діагностиці раку
Майбутні інновації в діагностиці раку на основі ШІ

Висновок

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

Трансформаційний потенціал: Виявляючи пухлини на найранніших стадіях, коли лікування найбільш ефективне, ці технології можуть покращити результати для багатьох пацієнтів у всьому світі.
Дізнайтеся більше у пов’язаних статтях про ШІ в медичній діагностиці
Зовнішні джерела
Цю статтю було складено з урахуванням таких зовнішніх джерел:
96 статті
Розі Ха — авторка на Inviai, яка спеціалізується на поширенні знань та рішень у сфері штучного інтелекту. Завдяки досвіду досліджень та впровадження ШІ у різні галузі, такі як бізнес, створення контенту та автоматизація, Розі Ха пропонує зрозумілі, практичні та надихаючі матеріали. Її місія — допомогти кожному ефективно використовувати ШІ для підвищення продуктивності та розширення творчих можливостей.
Пошук