Исследование: ИИ может предсказывать рак поджелудочной железы на три года раньше, чем врачи-люди

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature в понедельник, алгоритмы ИИ могут проводить скрининг рака поджелудочной железы и предсказывать, разовьется ли заболевание у пациентов, за три года до того, как врач-человек сможет поставить такой же диагноз.

Рак поджелудочной железы смертелен; пятилетний процент выживаемости составляет в среднем 12 процентов. Ученые, работающие в Дании и США верить ИИ может помочь клиницистам, выявляя рак поджелудочной железы на более ранних стадиях, если программное обеспечение сможет надежно предсказать, какие пациенты подвержены более высокому риску развития заболевания. 

Исследователи обучили алгоритмы ИИ на миллионах медицинских карт, полученных из Датского национального реестра пациентов и корпоративного хранилища данных по делам ветеранов США. Модели были обучены соотносить диагностические коды — ярлыки, используемые больницами для описания различных заболеваний, — с раком поджелудочной железы.

Некоторые диагностические коды для желтухи, болей в животе и тазу, потери веса, например, более тесно связаны с болезнью, особенно если они обнаруживаются у пациентов примерно за шесть месяцев до постановки диагноза, в то время как другие, такие как диабет 2 типа, анемия или воспаление поджелудочная железа обычно обнаруживается раньше.

«Рак развивается в человеческом теле постепенно, часто в течение многих лет и довольно медленно, пока болезнь не закрепится», — говорит Крис Сандер, один из ведущих исследователей и руководитель лаборатории, работающей на кафедре системной биологии Гарвардской медицинской школы. сказал Регистр.

«Система ИИ пытается учиться на признаках в человеческом теле, которые могут относиться к таким постепенным изменениям».

«Но для этого пока рано, и хотя система ИИ может делать достаточно точные прогнозы, она не может или не может в настоящее время идентифицировать механизмы или причинные события. Как это часто бывает в науке, корреляция полезна для прогнозирования, но причинно-следственную связь установить гораздо сложнее», — сказал он.

Наиболее эффективная модель, основанная на архитектуре на основе трансформатора, показала, что из 1,000 пациентов старше 50 лет с самым высоким риском примерно у 320 разовьется рак поджелудочной железы. Модель менее точна при попытке предсказать рак поджелудочной железы в течение более длительных интервалов времени по сравнению с более короткими и для пациентов моложе 50 лет.

«Искусственный интеллект на реальных клинических записях может создать масштабируемый рабочий процесс для раннего выявления рака в сообществе, сместить акцент с лечения поздних стадий рака на ранние, улучшить качество жизни пациентов и увеличить соотношение выгод и затрат на лечение рака», — говорится в документе.

Эффективное прогнозирование в реальных условиях будет зависеть от качества истории болезни пациентов. Исследование показало, что будущие инструменты скрининга рака поджелудочной железы на основе ИИ должны быть обучены конкретным данным местного населения. Например, модель, обученная на данных пациентов из Дании, была не такой точной при применении к пациентам из США. 

«Учитывая опыт Дании и одной или двух систем здравоохранения США, это означает, что в каждой стране с разными условиями и разными системами лучше всего проводить переобучение модели на месте. ИИ нужно много данных для обучения. Доступ в разных местах не является прямым, поскольку медицинские записи являются и должны быть конфиденциальными. Поэтому необходимы местное одобрение и безопасность данных», — сказал Сандер.

Исследование все еще находится на ранней стадии, и программное обеспечение еще нельзя использовать для запуска программ скрининга. Улучшения необходимы еще до того, как может быть проведено испытание. 

«После внедрения программы наблюдения фактические вычислительные затраты на применение программного обеспечения становятся умеренными. Обучение — это то, что потребляет значительные вычислительные ресурсы. Фактические клинические тесты для выявления ранних признаков рака или выявления рака, когда он еще очень мал, являются дорогостоящими, намного дороже, чем, например, маммография», — добавил Сандер. 

Тем не менее, команда считает, что по мере совершенствования технологии и снижения эксплуатационных расходов ИИ может стать ценным инструментом проверки в будущем. 

«Многие виды рака, особенно те, которые трудно выявить и вылечить на ранней стадии, ложатся тяжелым бременем на пациентов, семьи и систему здравоохранения в целом», — сказал Сорен Брунак, профессор системной биологии заболеваний и директор по исследованиям в Фонде Ново Нордиск. Центр белковых исследований Копенгагенского университета, со-старший исследователь исследования, — сказал в своем заявлении. 

«Скрининг на основе ИИ — это возможность изменить траекторию рака поджелудочной железы, агрессивного заболевания, которое, как известно, трудно диагностировать на ранней стадии и лечить быстро, когда шансы на успех самые высокие», — заключил он. ®

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
• Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
• Источник: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/05/09/ai_pancreatic_cancer/