Искусственный интеллект может избавить от ненужного лечения
18/12/2023
Новый инструмент искусственного интеллекта может позволить избавить пациенток с раком молочной железы от ненужных химиотерапевтических процедур, используя более точный метод прогнозирования их результатов, сообщается в новом исследовании Northwestern Medicine.
Инструмент искусственного интеллекта смог идентифицировать пациенток с раком молочной железы, которые в настоящее время классифицируются как пациенты высокого или среднего риска, но которые выживают в течение длительного времени. Это означает, что продолжительность или интенсивность их химиотерапии может быть сокращена. Это важно, поскольку химиотерапия связана с неприятными и вредными побочными эффектами, такими как тошнота или, реже, кардиотоксичность.
В настоящее время патолог оценивает раковые клетки в тканях пациентки, чтобы определить лечение. Но паттерны нераковых клеток очень важны для прогнозирования результатов, показало исследование.
Это первая работа, в котором искусственный интеллект используется для комплексной оценки как раковых, так и нераковых элементов инвазивного рака молочной железы.
Исследование было опубликовано 27 ноября в Nature Medicine.
Гистологическая классификация фокусируется на внешнем виде раковых клеток и остается в основном неизменной на протяжении десятилетий. Оценка, определенная патологом, используется для определения того, какое лечение получит пациентка.
Многие исследования биологии рака молочной железы показали, что нераковые клетки, включая иммунные и стромальные, могут играть важную роль в поддержании или ингибировании роста рака.
Авторы создали модель искусственного интеллекта для оценки ткани рака молочной железы по цифровым изображениям, которая измеряет внешний вид как раковых, так и нераковых клеток, а также взаимодействие между ними.
Для обучения модели искусственного интеллекта ученым потребовались сотни тысяч созданных человеком аннотаций клеток и тканевых структур на цифровых изображениях тканей пациента. С этой целью они создали международную сеть студентов-медиков и патологов на нескольких континентах. Добровольцы предоставляли эти данные через веб-сайт в течение нескольких лет, чтобы модель искусственного интеллекта могла надежно интерпретировать изображения ткани рака молочной железы.
Затем ученые проведут перспективную оценку этой модели, чтобы подтвердить ее пригодность для клинического применения. Это совпадает с переходом на использование цифровых изображений для диагностики в Northwestern Medicine, который произойдет в течение следующих трех лет.
Ученые также работают над разработкой моделей для более специфических типов рака молочной железы, таких как тройной негативный или HER2-позитивный. Инвазивный рак молочной железы охватывает несколько различных категорий, и важные структуры тканей могут различаться в зависимости от этих категорий.
NatureMedicine
В настоящее время патолог оценивает раковые клетки в тканях пациентки, чтобы определить лечение. Но паттерны нераковых клеток очень важны для прогнозирования результатов, показало исследование.
Это первая работа, в котором искусственный интеллект используется для комплексной оценки как раковых, так и нераковых элементов инвазивного рака молочной железы.
Исследование было опубликовано 27 ноября в Nature Medicine.
Гистологическая классификация фокусируется на внешнем виде раковых клеток и остается в основном неизменной на протяжении десятилетий. Оценка, определенная патологом, используется для определения того, какое лечение получит пациентка.
Многие исследования биологии рака молочной железы показали, что нераковые клетки, включая иммунные и стромальные, могут играть важную роль в поддержании или ингибировании роста рака.
Авторы создали модель искусственного интеллекта для оценки ткани рака молочной железы по цифровым изображениям, которая измеряет внешний вид как раковых, так и нераковых клеток, а также взаимодействие между ними.
Для обучения модели искусственного интеллекта ученым потребовались сотни тысяч созданных человеком аннотаций клеток и тканевых структур на цифровых изображениях тканей пациента. С этой целью они создали международную сеть студентов-медиков и патологов на нескольких континентах. Добровольцы предоставляли эти данные через веб-сайт в течение нескольких лет, чтобы модель искусственного интеллекта могла надежно интерпретировать изображения ткани рака молочной железы.
Затем ученые проведут перспективную оценку этой модели, чтобы подтвердить ее пригодность для клинического применения. Это совпадает с переходом на использование цифровых изображений для диагностики в Northwestern Medicine, который произойдет в течение следующих трех лет.
Ученые также работают над разработкой моделей для более специфических типов рака молочной железы, таких как тройной негативный или HER2-позитивный. Инвазивный рак молочной железы охватывает несколько различных категорий, и важные структуры тканей могут различаться в зависимости от этих категорий.
NatureMedicine
Оценка тканей пациента с помощью искусственного интеллекта позволила лучше предсказать будущее течение заболевания пациентки, чем оценка, проведенная экспертами-патологами.