Науковці навчили ШІ-модель виявляти рак із точністю до 96% – ForkLog UA
Експерти Гарвардської медичної школи розробили ШІ-модель Chief, яка здатна точно виявляти різні типи раку, оцінювати методи лікування і прогнозувати виживання. Про це йдеться у статті на Nature.
За словами вчених, їхня нейромережа є проривом завдяки широті спектра пухлин, які вона може аналізувати, і здібностей передбачати результати для пацієнтів.
Штучний інтелект поліпшив методи діагностики на основі зображень завдяки тому, що він здатний визначати особливості, які може пропустити навіть досвідчена людина.
«Ми прагнули створити гнучку й універсальну ШІ-платформу, схожу на ChatGPT, яка здатна виконувати широкий спектр завдань з оцінки раку. Наша модель виявилася вкрай корисною в царині виявлення пухлин і прогнозів реакцій на лікування за різних видів хвороб», — прокоментував доцент кафедри біомедичної інформатики в Інституті Блаватника Гарвардської медичної школи Кун-Хсінг Ю.
Chief оцінює цифрові знімки тканин пухлини. Вона навчена на 15 млн немаркованих фрагментів і 60 000 повнорозмірних зображень, які охоплюють 19 різних видів раку.
Стверджується, що модель перевершила інші методи діагностики із застосуванням ШІ на 36% у виявленні онкологічних клітин, прогнозуванні результату захворювання, визначенні походження пухлин і виявленні генетичних закономірностей, пов’язаних із реакцією на лікування.
Chief з точністю 94% виявляє рак. Показник збільшився до 96% за підсумками аналізу стравоходу, шлунка, товстої кишки і простати. Модель надає додаткову інформацію про тканини навколо пухлини, зокрема наявність більшої кількості імунних клітин у людей, які довгий час жили з раком, порівняно з тими, хто помер рано.
Ю вважає, що якщо метод Chief і аналогічні підходи досліджуватимуть і далі, у майбутньому їх можна буде використовувати для «раннього виявлення пацієнтів з онкологією, яким може бути корисним експериментальне лікування, спрямоване на певні молекулярні варіації».
Раніше ШІ-модель EMethylNET змогла виявити 13 різних типів раку з точністю 98,2% на підставі даних ДНК зі зразків тканин.
Нагадаємо, у липні вчені навчили штучний інтелект діагностувати хворобу Альцгеймера з точністю 70% за сім років до її появи і 80% — за рік.
