Надія на нейромережу. Штучний інтелект виявив невідомі ознаки рецидиву раку

18 грудня 2019, 17:06
Вы также можете прочесть этот материал на русском языке

Технологія штучного інтелекту, розроблена Центром RIKEN в Японії, успішно виявила особливості на зображеннях патології у хворих на рак людей без анотації.

Крім того, ШІ виявив особливості, пов’язані з прогнозом раку, які раніше не відзначалися патологами, що призвело до більш високої точності прогнозу рецидиву раку передміхурової залози в порівнянні з діагнозом лікарів.

Відео дня

Об'єднання прогнозів, зроблених нейромережею, з передбаченнями патологів-людей призвело до ще більшої точності.

За словами Йоічіро Ямамото, першого автора дослідження, «ця технологія може внести свій вклад в персоналізовану медицину, зробивши можливим високоточне прогнозування рецидиву раку, отримуючи нові знання з зображень. Це також може сприяти розумінню того, як штучний інтелект може безпечно використовуватися в медицині»

Дослідницька група, очолювана Ямамото і Го Кімурою, у співпраці з низкою університетських лікарень в Японії, прийняла підхід, який називається «навчання без вчителя». Замість того, щоб «навчати» медичним знанням, ШІ попросили вчитися, використовуючи неконтрольовані глибокі нейронні мережі, відомі як автоенкодери, без будь-яких медичних знань.

Група придбала 13 188 повних зображень патології передміхурової залози в лікарні Nippon Medical School Hospital (NMSH). Обсяг даних був величезний, що еквівалентно приблизно 86 мільярдам патчів зображень (підзображення, розділені для глибоких нейронних мереж) та обчислення були виконані на потужному суперкомп’ютері AIP RAIDEN.

Штучний інтелект навчився використовувати патологічні зображення без діагностичної анотації з 11 мільйонів патчів зображень. Ознаки, виявлені ШІ, включали діагностичні критерії раку, які використовувалися в усьому світі, за шкалою Глісона, а також особливості, що включають строму — сполучні тканини, що підтримують орган, — в областях, не пов’язаних з раком, про які експерти не знали.

«Я був дуже щасливий виявити, що ШІ зміг самостійно ідентифікувати рак по анотованим зображенням патології. Я був дуже здивований, побачивши, що ШІ виявив особливості, які можна використовувати для прогнозування рецидивів, яких у патологів не було», — зізнався Ямамото.

Раніше НВ повідомляло, що вчені з Массачусетського технологічного інституту (MIT) змогли застосувати штучний інтелект для більш ефективної терапії онкологічних захворювань.

Дослідники спеціально націлилися на гліобластому, найагресивнішу форму раку мозку, з якою дорослі люди живуть менше п’яти років. Машинне навчання допомогло знизити шкоду препаратів для променевої та хіміотерапії.

Правова інформація. Ця стаття містить загальні відомості довідкового характеру і не повинна розглядатися як альтернатива рекомендаціям лікаря. НВ не несе відповідальності за будь-який діагноз, поставлений читачем на основі матеріалів сайту. НВ також не несе відповідальності за зміст інших інтернет-ресурсів, посилання на які присутні в цій статті. Якщо вас турбує стан вашого здоров’я, зверніться до лікаря.

poster
Підписатись на щоденну email-розсилку
матеріалів розділу Здоров'я
Головні новини про здоров’я, фітнес та харчування
Щосуботи

Приєднуйтесь до нас у соцмережах Facebook, Telegram та Instagram.

Показати ще новини
Радіо НВ
X