Вчені з Гайдельберга розробили систему штучного інтелекту, яка здатна класифікувати пухлини мозку з надзвичайною точністю, використовуючи звичайні мікроскопічні зрізи тканин. Новий алгоритм може визначати понад 100 молекулярних підтипів пухлин центральної нервової системи всього за кілька хвилин, що потенційно може радикально прискорити діагностику в усьому світі.
Від складної лабораторії до звичайного зображення
Сьогодні точна діагностика пухлин мозку та спинного мозку є складним і багатоетапним процесом. Окрім мікроскопічного аналізу, лікарям часто необхідно проводити молекулярні дослідження, зокрема аналіз метилювання ДНК — нині це «золотий стандарт» у класифікації таких захворювань.
Проблема полягає в тому, що ці тести дорогі, потребують спеціалізованих лабораторій і можуть виконуватися до двох тижнів. У багатьох країнах такі технології взагалі недоступні, що ускладнює своєчасне лікування.
AI-система Hetairos: понад 11 тисяч зразків для навчання
Рішенням може стати нова система штучного інтелекту під назвою Hetairos, розроблена командою з Німецького онкологічного центру (DKFZ) та Гайдельберзького університету.
Алгоритм навчали на більш ніж 11 000 цифрових зрізах тканин від 9 606 пацієнтів із різних країн світу. Усі дані були підтверджені молекулярною діагностикою, що дозволило системі навчитися розпізнавати тонкі закономірності між структурою тканини та генетичним типом пухлини.
У результаті Hetairos здатний розрізняти 102 молекулярні підтипи пухлин, охоплюючи майже весь сучасний спектр класифікації ВООЗ.
Висока точність і «впевненість» алгоритму
Особливістю системи є те, що вона не лише видає діагноз, але й оцінює власну впевненість.
У 50–70% випадків AI робить висновки з високим рівнем достовірності. У таких ситуаціях точність досягає приблизно 87–88%. Навіть коли система «сумнівається», вона здатна суттєво звузити коло можливих діагнозів, що допомагає лікарям швидше приймати рішення.
Фактично замість сотень варіантів лікар отримує лише кілька найбільш імовірних.
ШІ проти лікарів: несподіваний результат
У прямому порівнянні з досвідченими нейропатологами система показала вражаючі результати. У тесті на 210 випадках:
- ШІ: 68% точності
- Лікарі: близько 30%
Якщо враховувати три найбільш імовірні діагнози, показники зростали до 84% у ШІ та приблизно 50% у спеціалістів.
Науковці підкреслюють, що система особливо добре виявляє тонкі морфологічні особливості, які складно помітити навіть досвідченим фахівцям.
Діагноз за 12 хвилин замість 12 днів
Ще одна ключова перевага Hetairos — швидкість. Традиційна молекулярна діагностика займає в середньому близько 12 днів. Натомість ШІ після оцифрування зразка видає результат приблизно за 12 хвилин.
У реальних умовах, включаючи підготовку матеріалу, повний цикл може займати від 24 годин до двох днів — що все одно значно швидше за стандартні методи.
Допомога там, де медицина має обмеження
Розробники підкреслюють, що система не створена для заміни лікарів. Її роль — допомога та прискорення діагностики, особливо у складних або невизначених випадках.
Hetairos може бути особливо корисним там, де:
- недостатньо матеріалу для генетичних тестів;
- результати молекулярної діагностики неоднозначні;
- відсутні дорогі лабораторії.
Окремою перевагою є те, що система працює з уже стандартними гістологічними зразками, які використовуються у лікарнях по всьому світу.
Крок до нової медицини
Науковці вважають, що такі технології можуть суттєво змінити підхід до діагностики раку. Поєднання цифрової патології та штучного інтелекту дозволяє отримувати швидкі, доступні та водночас високоточні результати.
І хоча Hetairos ще потребує подальших удосконалень, особливо у випадках рідкісних пухлин, уже зараз він демонструє потенціал, який може зробити діагностику раку мозку значно швидшою та точнішою у всьому світі.
