AI превосходит людей при выявлении рака шейки матки

AI превосходит людей при выявлении рака шейки матки

01 Mar 2019
632
Прослушать

Исследователи из американского Национального института рака разработали алгоритм, позволяющий точно определить предраковые изменения шейки матки. Это решение в случае получения разрешения от регуляторов отрасли может быть очень полезным для бедных районов и стран, в которых не хватает медицинских работников. 

Информация об этой разработке недавно была опубликована в Journal of the National Cancer Institute.

Работа программного обеспечения был протестирована на наборах данных, полученных из Национальной медицинской библиотеки, также входящей в состав Национального института здоровья. Результаты свидетельствуют, что алгоритм по точности и скорости постановки диагноза превзошел экспертов-людей, анализирующих эти же файлы.

Полученные данные, несомненно, послужат поводом для дальнейших спекуляций о замене компьютерами людей в недалеком будущем. Но в настоящее время, когда во многих областях ощущается острая нехватка медицинских специалистов, такие алгоритмы могут стать большим шагом вперед для общественного здравоохранения.

С таким программным обеспечением, которое позволяет проводить автоматизированную визуальную оценку, медицинские работники могут проводить скрининг на рак шейки матки с минимальным обучением. Все, что им нужно — это камера, похожая на камеру на любом мобильном телефоне, а скрининг и лечение можно провести за один визит. Напомним, что рак шейки матки является одной из основных причин заболеваемости и смертности среди женщин в развивающихся странах.

Разработанная в Национальном институте рака система была подготовлена путем "тренировки" алгоритма на 60 000 изображений, полученных в ходе скрининга на рак шейки матки, которое проводилось в Коста-Рике в 1990-х годах. Учитывая, что 9 400 женщин, принявших участие в исследовании, затем наблюдались врачами в течение 18 лет, исследователи получили почти полную информацию о том, какие изменения шейки матки стали предраковыми, а какие - нет.

Для дальнейшего масштабирования решения исследователям необходимо уточнить алгоритм с учетом особенностей проявления рака шейки матки в разных регионах мира, поэтому исследователи надеются получить репрезентативные наборы данных из различных стран.