Злокачественные опухоли отличаются друг от друга и даже в рамках одного диагноза могут содержать разные типы раковых клеток. Идентификация конкретных типов клеток для каждого случая заболевания может значительно повысить эффективность лечения. Проблема в том, что делать это долго и сложно — приходится полагаться на несовершенное человеческое зрение и мириться с большой долей ошибок.
Развитие систем ИИ может открыть новую эру раковой диагностики и лечения. Научная группа из Университета Осаки (яп. 大阪大学) показала (статья о работе опубликована в журнале Cancer Research), как существующие проблемы можно преодолеть с помощью компьютерных технологий.
Учёные построили систему, способную определять различные типы раковых клеток путём простого сканирования полученных с помощью микросъёмки изображений с точностью, превышающей возможности человека.
Основа системы — свёрточная нейронная сеть, форма искусственного интеллекта, смоделированная на принципах, на которых построено зрение животных (о нейронных сетях см. также — С. Марков. Творчество нейронных сетей: генеративные модели). Сообщается, что ИИ после обучения способен определять раковые клетки и их устойчивость к радиационному воздействию.
«Сначала мы обучили нашу систему на восьми тысячах изображений клеток, полученных с помощью фазово-контрастного микроскопа, — говорит автор публикации Хидеши Исии (яп. 石井秀始, англ. Hideshi Ishii). — Затем мы проверили точность её работы на ещё двух тысячах изображений, чтобы убедиться, улавливает ли она особенности, которые отличают мышиные раковые клетки от человеческих, и радиорезистентные раковые клетки от радиочувствительных».
Ожидается, что развитие и внедрение подобных систем в клиническую практику увеличит шансы пациентов на излечение. Появится возможность не тратить время и ресурсы организма больного на заведомо неэффективные процедуры.
Работа над системой продолжается — учёные надеются обучить её на большем количестве типов раковых клеток. Конечная цель — создание универсальной системы, которая будет автоматически идентифицировать и различать все патологические клетки.
