18.12.2019
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.
Вчера, 12:32
Алиса Гаджиева

Археологи обнаружили доказательства того, что доисторическое строение возрастом в 11 тысяч лет использовали для церемониальных действий, а потом преднамеренно засыпали землей.

Вчера, 13:37
Ольга Иванова

Американские исследователи пришли к выводу, что человеческий мозг уменьшился из-за процессов глобализации, кооперации и разделения труда.

Вчера, 13:46
Александр Березин

Повелители тундростепей Евразийского континента, оказывается, вовсе не вымерли с концом ледникового периода. Вопреки тому, что считалось ранее, они выжили — как минимум на Таймыре и как минимум до 1900 года до нашей эры. А это на много веков позже постройки пирамиды Хеопса. Получается, человек не привел мамонта к вымиранию? Или, напротив, нашел затерянные на Таймыре остатки вида и уничтожил их совсем недавно? Это сложный вопрос, от которого зависит ответ на другой: могут ли слоны заселить Север России и в наши дни?

18 октября
Елена Синицкая

На днях израильский ныряльщик обнаружил на дне Средиземного моря у Хоф-ха-Кармель древние предметы, среди которых оказался меч удивительной сохранности. По мнению специалистов Израильского управления древностей, железный меч с клинком около одного метра и 30-сантиметровой рукоятью принадлежал крестоносцу и датируется XII веком.

19 октября
Илья Ведмеденко

В КНР испытали монолитный твердотопливный ракетный двигатель, имеющий самую большую тягу в мире. Разработка изделия важна для создания ракет тяжелого класса.

20 октября
Александр Березин

Новая работа в авторитетном научном журнале показала, что за восемь месяцев титр антител от мРНК-вакцин падает в десятки раз, а от векторной — на том же аденовирусе, что «Спутник-лайт» — почти не уменьшается вовсе. На сегодня ясно, что снижение уровня антител — главная причина падения защиты от Pfizer с 90% до 47% за полгода. Значит ли это, что страны, поставившие на аденовирусно-векторные вакцины, сделали лучший выбор? И за счет чего они могли опередить такую вроде бы революционную вакцинную платформу, как мРНК? Наконец: действительно ли «Спутник» может повысить риск заражения ВИЧ, как это утверждают медицинские власти ЮАР?

13 октября
Мария Азарова

Анализ образцов крови, взятых у российских космонавтов до и после их полета на МКС, показал, что длительное пребывание в космосе может провоцировать повреждение мозга.

12 октября
Алиса Гаджиева

Две тысячи лет назад многие сооружения строили лучше, чем сегодня.

27 сентября
Мария Азарова

Новое исследование генетиков из Германии и Италии, похоже, помогло найти ответ на вопрос, который занимал ученых свыше двух тысяч лет: откуда взялись этруски?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: