Google разрабатывает систему для улучшения колоноскопии на основе технологии машинного обучения

Google разрабатывает систему для улучшения колоноскопии на основе технологии машинного обучения

10 Sep 2020
80
Прослушать

Рак толстой кишки - второй по смертности рак во многих странах. Его можно предотвратить, удалив небольшие предраковые поражения в толстой кишке до того, как они станут раковыми. Стандартной процедурой для обнаружения и удаления полипов считается колоноскопия. К сожалению, в научной литературе отмечается, что эндоскописты во время колоноскопии пропускают в среднем 22-28% полипов; кроме того, пропускаются от 20% до 24% полипов, которые могут стать раковыми (аденомами).

Два основных фактора, из-за которых эндоскопист может пропустить полип:

  1. полип появляется в поле зрения, но эндоскопист пропускает его, возможно, из-за его маленького размера или плоской формы;
  2. полип не появляется в поле зрения, так как эндоскопист не полностью покрыл соответствующую область во время процедуры.

Компания Google на днях опубликовала статью, в которой они описывают разработанный ими алгоритм машинного обучения, который помогает врачам, выполняющим колоноскопию, определить, какие участки толстой кишки они проверили, а какие остались за пределами поля зрения. Алгоритм, получивший название C2D2 (Colonoscopy Coverage Deficiency via Depth), можно использовать в режиме реального времени непосредственно во время колоноскопии.

Алгоритм C2D2 выполняет локальную 3D-реконструкцию кишки по мере того, как во время процедуры захватываются изображения, и на этой основе определяет, какие участки были покрыты, а какие остались за пределами поля зрения. Затем C2D2 может в режиме реального времени отметить такие "не просмотренные районы", чтобы эндоскопист мог вернуться в эту область.

Предупреждая врачей о пропущенных участках стенки толстой кишки, C2D2 обещает привести к обнаружению большего количества полипов, что принесет огромную пользу пациентам.

Это прекрасный пример того, как технология, основанная на технологии искусственного интеллекта, может с высокой пользой использоваться при сложных медицинских процедурах. Сейчас разработчики Google работают над улучшенным алгоритмом автоматического обнаружения в реальном времени полипов в кишечнике, используя интеграцию C2D2 с автоматическим алгоритмом детектирования полипов.