В ЮФУ разработали метод для быстрой диагностики рака с точностью выше 96%

Главный корпус ЮФУ. Фото sfedu.ru

Команда учёных из Южного федерального университета (ЮФУ) разработала с помощью искусственного интеллекта метод обучения для быстрого распознавания рака и планирования его лечения, сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу вуза.

Учёные представили работу, «в которой описаны применения машинного обучения в онкологии, в частности при анализе медицинских изображений, планировании лечения, прогнозировании выживаемости пациентов и синтезе лекарств. Выяснилось, что использование искусственного интеллекта в онкологии действительно способствует ускорению процессов диагностики и планирования лечения. На сегодняшний день специалистами разработан метод Pathologist AI, позволяющий после анализа большого массива результатов гистологических экспериментов обучить модель и сделать предсказания о вероятном диагнозе с высокой степенью точности (> 96%)», — сказано в сообщении.

Новый метод позволяет обрабатывать большой объём информации в короткие сроки, что необходимо для определения лечения для пациентов с быстротекущими формами онкологии.

Исследователи отмечают, что для применения искусственного интеллекта в борьбе с онкозаболеваниями необходимо проводить больше исследований с различными группами населения.

Недостаточная представленность некоторых групп населения (подростков, женщин и т.д.) во время клинических испытаний, приводит к предвзятости при прогнозировании результатов, на основе которых формируются наборы данных. Необходимо шире включать различные группы населения в обучающие датасеты (набор данных, используемый при анализе и машинном обучении), полагает инженер-исследователь лаборатории «Микрофлюидные технологии для ускоренного синтеза материалов» ЦНП ЮФУ Елена Варламова.

В настоящее время учёные также разрабатывают программный модуль для постановки первичного диагноза по гистопатологическому изображению пациентов с подозрением на рак толстого кишечника.