ИИ предсказывает рак поджелудочной железы за три года до диагноза

Американские ученые разработали модель искусственного интеллекта, способную определять риск рака поджелудочной железы за три года до постановки диагноза. Нейросеть была обучена на данных 40 тысяч пациентов. Исследование было представлено на ежегодном конгрессе Американского колледжа хирургов. Эту информацию сообщает издание ProGorodNSK.ru.

Это заболевание, хоть и встречается нечасто, относится к самым опасным. В Соединенных Штатах оно составляет около 3% всех онкологических диагнозов и 8% летальных исходов. Пятилетняя выживаемость пациентов не превышает 12%.

Основная проблема заключается в позднем обнаружении болезни. Опухоль обычно выявляют с помощью эндоскопии и лучевой диагностики, когда пациент уже пожилой. При этом новообразование может развиваться в течение пяти-семи лет, а симптомы становятся заметными лишь тогда, когда помочь уже сложно, отметил соавтор исследования Корнелиус Тильс.

Для обучения модели использовались данные 6006 человек с подтвержденным диагнозом и 33 396 человек из контрольной группы. Наблюдения длились от 7,5 до 19 лет. Алгоритм искал в данных слабозаметные отклонения, указывающие на начало роста опухоли.

Эффективность модели оценивалась по площади под ROC-кривой. Показатель составил 0,853, что свидетельствует о том, что модель эффективно определяет людей с повышенным риском, при этом доля ложноположительных результатов остается небольшой.

Автор исследования Крис Варгезе отметил, что модель была разработана как универсальная, масштабируемая и простая в использовании. При подтверждении ее эффективности она может быть применена в различных условиях. По словам Тильса, в настоящее время проверка продолжается в клинике Майо, а команда также работает над более усовершенствованными архитектурами машинного обучения.

Ранее ученые из медицинского центра City of Hope в США разработали метод PANXEON, который позволяет распознавать рак поджелудочной железы на первой и второй стадиях с точностью до 87%. Ложноположительные результаты составляют 3% у пациентов с низким риском и 16% у тех, у кого риск высокий. Метод также выявляет предраковое состояние клеток, иногда называемое нулевой стадией, с точностью более 64%.