Крупнейший набор данных биопсии рака простаты, включающий более 95 000 изображений, был создан исследователями из Швеции, чтобы обеспечить обучение ИИ диагностике и оценке рака простаты для реальных клинических приложений.
Исследователи призовут сегодня, на ежегодном конгрессе Европейской ассоциации урологов (EAU22), к крупномасштабным клиническим испытаниям алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и большей глобальной координации, чтобы гарантировать, что расширенная диагностика, прогнозирование и выбор лечения ИИ могут помочь спасти жизни.
Во всем мире ощущается нехватка патологоанатомов как общего профиля, так и специалистов в области урологии. ИИ может помочь в обнаружении рака простаты на ранней стадии, но из-за огромных различий в том, как клиники готовят образцы, сканируют изображения и в различных группах пациентов, которые они обслуживают, многие алгоритмы не имеют универсального применения.
Команда из Каролинского института работала с коллегами из Медицинского центра Университета Радбауд в Нидерландах, Университета Турку в Финляндии и Google Health в США, чтобы провести соревнование по ИИ с участием почти 1300 разработчиков со всего мира. Разработчики создали алгоритмы, способные классифицировать опухоли предстательной железы, и обучили их, используя 10 000 международных биопсийных изображений. Наиболее эффективные алгоритмы превзошли патологов-универсалов и сравнялись со средними показателями специалистов-уропатологов.
Доктор Киммо Картасало, который представит результаты конкурса на EAU22, сказал: «Оценка рака предстательной железы является ключевым шагом в принятии решения о подходящем лечении, но это довольно субъективный процесс, и различия между оценками патологоанатомов иногда могут быть большими». может предоставить дополнительное экспертное заключение, помогая компенсировать нехватку патологоанатомов и стандартизировать оценку. Хотя многие алгоритмы не имеют широкого применения, алгоритмы, разработанные в нашем конкурсе, сохранили свою эффективность в разных когортах пациентов».
Кандидат наук. Студентка Нита Маллики вместе с коллегами из Каролинского института подготовила расширенный набор данных из 95 000 изображений биопсии простаты, что эквивалентно более чем трем годам работы одного уропатолога. Они использовали биопсии из клинического испытания в Стокгольме, которое длилось около четырех лет с 2012 года, и получили изображения из девяти других европейских лабораторий, а также многие подтипы редких заболеваний от коллег из Австралии.
Mulliqi теперь использует набор данных для обучения и тестирования клинически применимого надежного ИИ, основанного на интеграции лучших элементов самых результативных участников конкурса в единый улучшенный алгоритм . Расширенный набор данных гарантирует, что алгоритм сможет справиться с такой дополнительной сложностью, которая может быть обнаружена в реальной клинической ситуации, такой как редкие типы рака и ситуации, имитирующие рак, но являющиеся доброкачественными.
В ходе исследования Маллики определил четыре ключевые области, требующие особого внимания, чтобы с помощью ИИ можно было достичь более точной оценки и прогноза рака предстательной железы и других видов рака, а также чтобы алгоритмы можно было ответственно внедрить в клиническое использование .
Четыре области:
- Калибровка сканера: обеспечение одинаковой настройки везде, где выполняется сканирование
- Улучшенные алгоритмы: использование современной методологии искусственного интеллекта для обеспечения надежной работы и широкого применения алгоритмов.
- Масштабирование набора данных: предоставление больших международных наборов данных для «обучения» ИИ
- Моделирование морфологической гетерогенности: рассмотрение различных подтипов одного и того же заболевания
Сегодня Маллики представит эти результаты на EAU22. Она сказала: «ИИ имеет большие перспективы и может принести пользу пациентам во всем мире, но для того, чтобы выполнить это обещание, нам нужны международные усилия по сбору наборов данных, которые отражают различия в технических подходах и между пациентами. Сочетание нашей обширной базы данных и нашей алгоритмы наших коллег начинают показывать, как мы действительно можем работать вместе, чтобы иметь большое значение для клиницистов и пациентов».
Профессор Йохен Вальц возглавляет отделение урологии в Онкологическом центре Института Паоли-Кальметта в Марселе, Франция, и является членом Бюро научного конгресса ЕАУ. Он сказал: «ИИ станет рутинным инструментом, который не заменит патологов и урологов, но поможет им принимать более последовательные решения. В настоящее время существует множество различий в классификации рака простаты , особенно за пределами специализированных центров.
«В этом исследовании использовались умные средства — опыт краудсорсинга — для разработки ИИ для улучшения классификации опухолей, и был сделан следующий шаг, проверив его на очень разнообразном диапазоне изображений. Это показывает, что его можно использовать в общей клинической практике.
«До сих пор ИИ только копировал систему оценок, используемую урологами. Но у него есть потенциал выйти за рамки этого — идентифицировать элементы на изображениях, которые могут напрямую прогнозировать клинические результаты. Это следующая задача для ИИ».
