Исследователи из Университета Кельна разработали инновационную цифровую платформу патологии, использующую искусственный интеллект (ИИ) для анализа тканей легких и диагностики рака. Проект возглавили врач Юрий Толкач и профессор Райнхард Бюттнер из медицинского факультета и университетской клиники Кельна.
Разработанная платформа применяет алгоритмы для автоматического анализа срезов тканей пациентов с раком легких. Рак легких является одним из наиболее распространенных и смертельных видов рака. Немелкоклеточный рак легкого (НМРЛ) составляет более 80% всех случаев рака легких и считается вторым по распространенности и самым смертоносным типом эпителиального рака.
Успешное лечение во многом зависит от точного патологического исследования, при котором патологи анализируют биопсии и резекционные образцы. Внедрение ИИ может значительно оптимизировать этот процесс. Доктор Толкач отмечает: “Новые инструменты могут не только повысить качество диагностики, но и предоставить новые типы информации о заболевании пациента, например, о его реакции на лечение”.
Ученые обучили ИИ на крупнейшем доступном наборе данных высокого качества, что позволило технологии быстро анализировать образцы биопсии, точно сегментируя 11 типов опухолевых и доброкачественных тканей на уровне пикселей.
Исследование, опубликованное в журнале Cell Reports Medicine, демонстрирует две ключевые области применения инструмента:
- Создание точной модели для идентификации типов НМРЛ, протестированной и подтвержденной данными пациентов из нескольких больниц.
- Выявление четырех измеримых маркеров в образцах тканей, помогающих прогнозировать прогрессирование рака и выживаемость пациента.
Кроме того, исследователи опубликовали три набора данных для поддержки глобальных исследований рака легких и разработки алгоритмов.
Команда планирует продолжить валидационные исследования в сотрудничестве с пятью патологическими институтами в Германии, Австрии и Японии.
Несмотря на значительный прогресс ИИ в здравоохранении, важно отметить, что технология не всегда точна в диагностике. Исследования показали, что точность некоторых коммерческих ИИ-инструментов, таких как ChatGPT, в диагностике заболеваний у детей составляет всего 17%. Кроме того, популярные ИИ-инструменты, включая Llama-2-chat, Vicuna, Medllama2, Bard/Gemini, Claude и ChatGPT, продемонстрировали низкую точность в диагностике генетических заболеваний.