Эксперты Гарвардской медицинской школы разработали ИИ-модель Chief, которая способна точно выявлять различные типы рака, оценивать методы лечения и прогнозировать выживаемость. Об этом говорится в статье на Nature.
Эксперты Гарвардской медицинской школы разработали ИИ-модель Chief, которая способна точно выявлять различные типы рака, оценивать методы лечения и прогнозировать выживаемость. Об этом говорится в статье на Nature.
По словам ученых, их нейросеть является прорывом благодаря широте спектра опухолей, которые она может анализировать, и способностей предсказывать результаты для пациентов.
Искусственный интеллект улучшил методы диагностики на основе изображений благодаря тому, что он способен определять особенности, которые может пропустить даже опытный человек.
«Мы стремились создать гибкую и универсальную ИИ-платформу, похожую на ChatGPT, которая способна выполнять широкий спектр задач по оценке рака. Наша модель оказалась крайне полезной в области обнаружения опухолей и прогнозов реакций на лечение при различных видах болезней», — прокомментировал доцент кафедры биомедицинской информатики в Институте Блаватника Гарвардской медицинской школы Кун-Хсинг Ю.
Chief оценивает цифровые снимки тканей опухоли. Она обучена на 15 млн немаркированных фрагментов и 60 000 полноразмерных изображений, которые охватывают 19 различных видов рака.
Утверждается, что модель превзошла другие методы диагностики с применением ИИ на 36% в обнаружении онкологических клеток, прогнозировании исхода заболевания, определении происхождения опухолей и выявлении генетических закономерностей, связанных с реакцией на лечение.
Chief с точностью 94% обнаруживает рак. Показатель увеличился до 96% по итогам анализа пищевода, желудка, толстой кишки и простаты. Модель предоставляет дополнительную информацию о тканях вокруг опухоли, в том числе наличие большего количества иммунных клеток у людей, которые долгое время жили с раком, по сравнению с теми, кто умер рано.
Ю считает, что если метод Chief и аналогичные подходы будут исследоваться и далее, в будущем их можно будет использовать для «раннего выявления пациентов с онкологией, которым может быть полезно экспериментальное лечение, направленное на определенные молекулярные вариации».
Ранее ИИ-модель EMethylNET смогла обнаружить 13 различных типов рака с точностью 98,2% на основании данных ДНК из образцов тканей.
Напомним, в июле ученые научили искусственный интеллект диагностировать болезнь Альцгеймера с точностью 70% за семь лет до ее появления и 80% — за год.
JOIN
