Можно ли увидеть рак, которого еще нет на снимке? ИИ Mayo Clinic — может

Mayo Clinic опубликовала в журнале Gut результаты валидации модели REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model), которая обнаруживает рак поджелудочной железы на обычных КТ-снимках брюшной полости вплоть до трех лет до диагноза. Почти на 2000 КТ система выявила 73% случаев рака, диагностированных позже, — на снимках, которые радиологи изначально признали нормальными. Медиана — около 16 месяцев до клинического диагноза.

Авторы тестировали модель на данных из нескольких клиник, разных томографов и протоколов сканирования — то есть в условиях, максимально близких к реальной практике. На снимках, сделанных за два и более года до диагноза, REDMOD находил подозрительные изменения почти втрое чаще, чем специалисты без ИИ-подсказки. У пациентов с несколькими КТ модель давала согласованные оценки на сканах, сделанных с интервалом в несколько месяцев, — ключевое свойство для долгосрочного мониторинга.

«Главное, что мешает спасать жизни от рака поджелудочной, — мы не видим болезнь, пока ее еще можно вылечить. Теперь ИИ способен распознать характерные признаки рака в нормальной с виду поджелудочной — надежно, на разных аппаратах и в разное время», — рассказал ведущий автор работы, радиолог Mayo Clinic Аджит Гоенка. REDMOD анализирует сотни количественных характеристик ткани — текстурные и структурные — и улавливает биологические изменения еще до того, как опухоль становится видимой человеческому глазу.

Главная идея — встраивать модель в процедуру расшифровки КТ-снимков, которые пациенты и так делают по другим поводам. В первую очередь это касается групп повышенного риска: например, людей с впервые диагностированным диабетом, у которых вероятность рака поджелудочной заметно выше среднего. Работает все автоматически, без ручной разметки и долгой подготовки данных.

Дальше Mayo Clinic запускает следующее клиническое исследование AI-PACED, которое должно показать, как встраивать ИИ-диагностику в реальную клиническую практику: какими будут ложные срабатывания, как часто удается ловить ранние стадии и что это даст пациентам в итоге. Важность задачи понятна по цифрам: 85% случаев рака поджелудочной диагностируют, когда болезнь уже распространилась, пятилетняя выживаемость держится ниже 15%, а к 2030 году в США этот рак станет второй по смертности онкологией.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть«, где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.