Искусственный интеллект нашел не замеченные человеком признаки, связанные с рецидивом рака — Naked Science
7 минут
София Жаботинская

Искусственный интеллект нашел не замеченные человеком признаки, связанные с рецидивом рака

Нейросеть лучше живых врачей увидела признаки повторного образования опухолей

Пример изображения, на котором нейросеть выделяет зону возможной патологии (обозначена темно-красным цветом)
Пример изображения, на котором нейросеть выделяет зону возможной патологии (обозначена темно-красным цветом) / Yamamoto, Kimura, Tsuzuki et al., Nature Communications, 2019

В статье, опубликованной в Nature Communications, ученые из Центра передового интеллекта RIKEN в Японии рассказали о новых возможностях для медицины, которые продемонстрировал созданный ими искусственный интеллект.

Технология, разработанная японскими учеными в сотрудничестве с рядом университетских больниц, смогла успешно обнаружить на изображениях образцов ткани больных раком соответствующие особенности без аннотаций, которые могли бы понять врачи-люди. Кроме того, ИИ нашел признаки, коррелирующие с риском рецидива рака, которые ранее не отмечались патологами. В результате прогноз компьютерной программы оказался точнее, чем диагностика на основе заключения медиков. Самые лучшие результаты показали прогнозы, объединявшие предсказания ИИ с предсказаниями врачей.

Данные работы, по мнению авторов, могут поспособствовать пониманию того, как можно безопасно использовать ИИ в медицине, помогая решить проблему «черного ящика». Пока люди сами обучают ИИ, невозможно получить от него знания сверх того, что известно нам на сегодня. Авторы работы использовали технологию «обучение без учителя». Вместо того, чтобы «обучать» ИИ медицинским знаниям, они задействовали неконтролируемые глубокие нейронные сети, известные как автоэнкодеры. Исследователи разработали метод преобразования обнаруженных ИИ функций — изначально только чисел — в изображения с высоким разрешением, которые могут быть понятны людям.

Для этого команда взяла 13 188 снимков препаратов тканей предстательной железы в больнице Nippon Medical School Hospital (NMSH). Полные данные были очень большого объема. При делении на фрагменты для глубоких нейронных сетей получилось около 86 миллиардов патчей. Обработка массива выполнялась на мощном суперкомпьютере AIP RAIDEN. Без диагностической аннотации ИИ научился использовать патологические изображения из 11 миллионов патчей.

Примеры изображений, с которыми работала нейросеть. a — группа изображений, полученная от пациентов с биохимическими признаками рецидива, b — изображения, полученные от контрольной группы / © Yamamoto, Kimura, Tsuzuki et al., Nature Communications, 2019

Признаки, обнаруженные ИИ, включали диагностические критерии рака по шкале Глисона, использующиеся во всем мире. Кроме этого, он обнаружил особенности в строме — специальной соединительной ткани, которая поддерживает внутренние органы, — в областях, не связанных с раком. Об этих специфических признаках рецидива эксперты ранее не знали, а между тем с точки зрения прогноза это оказалось важным и полезным критерием диагностики, даже более точным, чем, собственно, диагностика по шкале Глисона.

Протестировав ИИ на данных, полученных в NMSH, ученые проверили свои выводы на снимках пациентов из других госпиталей, чтобы исключить особенности техники или протоколов, — и результаты подтвердились.

По словам первого автора работы Йоичиро Ямамото, эта технология может внести большой вклад в персонализированную медицину. Она способна помочь делать высокоточные предсказания рецидива рака, основываясь на изображениях образцов. Как минимум она пригодна в случае рака предстательной железы, на котором тестировалась, но, вероятно, и для многих других.

Распознанные нейросетью визуальные признаки возможного рецидива (изображения a—e) и изображения аналогичных участков предстательной железы пациентов без риска рецидива / © Yamamoto, Kimura, Tsuzuki et al., Nature Communications, 2019

ИИ может помочь отыскать новые особенности заболеваний, еще не зафиксированные людьми. Кроме повышения точности диагностики и улучшения качества медицинской помощи, искусственный интеллект на основе подобных технологий может быть использован для поиска новых знаний в других областях вне медицины.

Ранее ученые из Научно-исследовательского института Скриппса в США научились «пробуждать» лимфоциты для борьбы с раком, а специалисты компании Toshiba разработали метод диагностики 13 видов рака по одной капле крови.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
23 октября
5 минут
Василий Парфенов

За последние полгода у медиков и ученых существенно улучшилось понимание механизмов функционирования вируса SARS-CoV-2 в организме человека и особенностей протекания вызываемой им инфекции. И если тяжесть проявления симптомов Covid-19 точно зависит от возраста пациента, то как он влияет на восприимчивость к этой болезни, детально не изучалось.

23 октября
7 минут
Денис Гордеев

Изучение инфекционного процесса проводили благодаря комбинации флуоресцентной микроскопии и генетического анализа отдельных клеток.

9 часов назад
5 минут
Редакция

Первый автомобиль в виде, с которым мы знакомы сегодня, был представлен компанией Daimler-Motoren-Gesellschaft весной 1901 года. Это был Mercedes 35 PS – одна из самых первых машин с бензиновым двигателем в истории и первое авто под торговой маркой Mercedes.

20 октября
4 минуты
Сергей Васильев

Глубоко в носоглотке ученые обнаружили новую — четвертую — пару крупных слюнных желез, о существовании которой ранее никто не подозревал.

23 октября
5 минут
Василий Парфенов

За последние полгода у медиков и ученых существенно улучшилось понимание механизмов функционирования вируса SARS-CoV-2 в организме человека и особенностей протекания вызываемой им инфекции. И если тяжесть проявления симптомов Covid-19 точно зависит от возраста пациента, то как он влияет на восприимчивость к этой болезни, детально не изучалось.

23 октября
7 минут
Денис Гордеев

Изучение инфекционного процесса проводили благодаря комбинации флуоресцентной микроскопии и генетического анализа отдельных клеток.

28 сентября
29 минут
Александр Березин

Сентябрь 2020 года принес в Закавказье войну — столкновение Азербайджана и Нагорного Карабаха получило большой размах, общее число жертв, судя по всему, уже перевалило за сотню, а Ереван и Баку объявили мобилизацию (в Азербайджане — частичную). Объективного смысла в войне для самих участников нет. Баку не победит, но и Армения от конфликта ничего не выиграет. Пользу конфликт, однако, объективно принесет Турции, а также тем, кто поставляет в Азербайджан оружие. Возникает вопрос: почему война оказалась возможна, несмотря на дружественную позицию России к Армении, и зачем на нее пошли в Баку? И есть ли у Еревана разумный выход из назревающей бойни?

20 октября
4 минуты
Сергей Васильев

Глубоко в носоглотке ученые обнаружили новую — четвертую — пару крупных слюнных желез, о существовании которой ранее никто не подозревал.

16 октября
6 минут
Денис Гордеев

Люди со второй и четвертой группами крови с большей вероятностью переболеют Covid-19 в тяжелой форме.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: