ИИ лучше, чем человеческий глаз, предсказывает исходы метастазов в мозг, считают исследователи.
Недавнее исследование, проведенное учеными Йоркского университета, предполагает, что разработанная ими инновационная техника искусственного интеллекта (ИИ) значительно эффективнее человеческого глаза, когда речь идет о прогнозировании результатов терапии у пациентов с метастазами в головной мозг. Команда надеется, что новые исследования и технологии могут в конечном итоге привести к более адаптированным планам лечения и улучшению состояния здоровья больных раком.
«Это сложный и всесторонний анализ МРТ для выявления особенностей и закономерностей, которые обычно не улавливаются человеческим глазом », — говорит председатель исследовательского отдела Йорка Али Садеги-Наини, доцент кафедры биомедицинской инженерии и информатики в Инженерной школе Лассонде. и возглавить исследование.
«Мы надеемся, что наша методика, основанная на искусственном интеллекте, которая представляет собой новый прогностический метод выявления неудач лучевой терапии при метастазах в головной мозг, сможет помочь онкологам и пациентам принимать более обоснованные решения и корректировать лечение в ситуации, когда время имеет решающее значение».
Предыдущие исследования показали, что, используя стандартные методы, такие как МРТ-визуализация (оценка размера, местоположения и количества метастазов в головной мозг), а также тип первичного рака и общее состояние пациента, онкологи могут прогнозировать неудачу лечения (определяемую как продолжающийся рост опухоли) примерно в 65% случаев. Исследователи создали и протестировали несколько моделей ИИ, и их лучшая из них имела точность 83%.
Метастазы в головной мозг — это тип раковой опухоли, которая развивается, когда первичный рак легких, молочной железы, толстой кишки или других частей тела распространяется в мозг через кровоток или лимфатическую систему. Хотя существуют различные варианты лечения, стереотаксическая лучевая терапия является одним из наиболее распространенных, при этом лечение состоит из концентрированных доз радиации, направленных на область опухоли.
«Не все опухоли реагируют на облучение — у 30% этих пациентов опухоль продолжает расти даже после лечения», — говорит Садеги-Наини. «Это часто не обнаруживается в течение нескольких месяцев после лечения с помощью последующей МРТ».
Эта задержка — это время, которое пациенты с метастазами в головной мозг не могут себе позволить, поскольку это особенно изнурительное состояние, при котором большинство людей умирают от болезни в период от трех месяцев до пяти лет после постановки диагноза. «Очень важно предсказать реакцию на терапию еще до ее начала», — продолжает Садеги-Наини.
Используя технику машинного обучения, известную как глубокое обучение , исследователи создали искусственные нейронные сети, обученные на большом пуле данных, а затем научили ИИ уделять больше внимания конкретным областям.
«Когда вы смотрите на МРТ, вы видите области внутри или вокруг опухоли, где интенсивность и структура различаются, поэтому вы больше обращаете внимание на эти части своей системой зрения», — объясняет Садеги-Наини. «Но алгоритм ИИ слеп к этому. Механизм внимания, который мы включили в алгоритм, помогает этим инструментам ИИ узнать, какая часть этих изображений более важна, и придать ей больший вес для анализа и прогнозирования».
Исследование, которое теперь доступно в Интернете, было опубликовано в журнале IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine .
Садеги-Наини говорит, что, хотя необходимо провести дополнительные исследования, результаты указывают на то, что ИИ является потенциально важным инструментом для точного лечения метастазов в мозг и даже других видов рака в будущем.
Следующим шагом к внедрению этого в клиническую практику будет рассмотрение более крупной когорты с набором данных из нескольких учреждений, после чего можно будет разработать клиническое испытание. «Если стандартные методы лечения могут быть адаптированы для пациентов на основе их реакции на лечение, которую можно предсказать еще до начала лечения, есть хорошие шансы на то, что общая выживаемость пациентов может быть улучшена», — заключает он.
