Надежда на нейросеть. Искусственный интеллект обнаружил неизвестные признаки рецидива рака

Технология искусственного интеллекта, разработанная Центром RIKEN в Японии, успешно обнаружила особенности на изображениях патологии у больных раком людей без аннотации.

Кроме того, ИИ выявил особенности, относящиеся к прогнозу рака, которые ранее не отмечались патологами, что привело к более высокой точности прогноза рецидива рака предстательной железы по сравнению с диагнозом врачей.

Объединение предсказаний, сделанных нейросетью, с предсказаниями патологов-людей привело к еще большей точности.

По словам Йоичиро Ямамото, первого автора исследования, «эта технология может внести свой вклад в персонализированную медицину, сделав возможным высокоточное прогнозирование рецидива рака, получая новые знания из изображений. Это также может способствовать пониманию того, как искусственный интеллект может безопасно использоваться в медицине»

Исследовательская группа, возглавляемая Ямамото и Го Кимурой, в сотрудничестве с рядом университетских больниц в Японии, приняла подход, который называется «обучение без учителя». Вместо того, чтобы «обучать» медицинским знаниям, ИИ попросили учиться, используя неконтролируемые глубокие нейронные сети, известные как автоэнкодеры, без каких-либо медицинских знаний.

Группа приобрела 13 188 полных изображений патологии предстательной железы в больнице Nippon Medical School Hospital (NMSH). Объем данных был огромен, что эквивалентно приблизительно 86 миллиардам патчей изображений (подизображения, разделенные для глубоких нейронных сетей) и вычисления были выполнены на мощном суперкомпьютере AIP RAIDEN.

Искусственный интеллект научился использовать патологические изображения без диагностической аннотации из 11 миллионов патчей изображений. Признаки, обнаруженные ИИ, включали диагностические критерии рака, которые использовались во всем мире, по шкале Глисона, а также особенности, включающие строму — соединительные ткани, поддерживающие орган, — в областях, не связанных с раком, о которых эксперты не знали.

«Я был очень счастлив обнаружить, что ИИ смог самостоятельно идентифицировать рак по аннотированным изображениям патологии. Я был очень удивлен, увидев, что ИИ обнаружил особенности, которые можно использовать для прогнозирования рецидивов, которых у патологов не было», — признался Ямамото.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *