Искусственный интеллект научился определять типы опухолей мозга за 12 минут вместо 12 дней
Больше информации в материале Neuroscience
Международная группа исследователей представила новую систему искусственного интеллекта Hetairos, способную определять молекулярный тип опухолей головного и спинного мозга по стандартным гистологическим препаратам — тем самым образцам ткани, которые ежедневно изучают патологи под микроскопом. Алгоритм был обучен на более чем 11 тысячах цифровых изображений тканей, полученных от 9606 пациентов из 11 медицинских центров на четырёх континентах. В качестве эталона использовались результаты молекулярной диагностики.
Система способна различать 102 молекулярных подтипа опухолей, охватывая почти весь спектр классификации Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) для опухолей центральной нервной системы.
Ключевые факты Глобальная база данных для обучения Для создания Hetairos ученые собрали одну из крупнейших в мире баз данных опухолей ЦНС: более 11 000 цифровых гистологических препаратов; 9606 пациентов; 11 медицинских центров; 4 континента.
Распознавание 102 типов опухолей Hetairos не просто определяет наличие опухоли. Система способна различать 102 различных молекулярных подтипа опухолей центральной нервной системы, что охватывает практически весь современный классификатор ВОЗ для опухолей мозга и спинного мозга.
ИИ против опытных нейропатологов В клиническом исследовании ученые сравнили работу Hetairos и пяти ведущих нейропатологов. Участникам предоставляли только окрашенные гистологические препараты без дополнительных молекулярных данных. Результаты оказались неожиданными: точность окончательного диагноза у Hetairos — 68%; средняя точность экспертов — 30%.
12 минут вместо 12 дней Во время проспективного тестирования в реальных клинических условиях традиционная молекулярная диагностика занимала в среднем 12 дней. После цифрового сканирования стекла Hetairos выдавал прогноз молекулярного подтипа опухоли всего за 12 минут, используя стандартное компьютерное оборудование без специализированных вычислительных систем.
Система оценки собственной уверенности Одной из особенностей Hetairos стала способность оценивать надежность собственных выводов. В 50–70% случаев система помечала диагноз как сделанный с высокой степенью уверенности. В этой группе точность возрастала до: 87–88%.
Биотехнологии