Машинное обучение может ускорить диагностику онкологии. Фото: Южный федеральный университет.
В Южном федеральном университете разработали метод быстрой диагностики онкологии. На основе большого массива результатов гистологии ученые обучают модель. Она в свою очередь может определить онкологию с точностью 96%.
— Проект призван значительно сократить время и сложность работы врача-патологоанатома за счет автоматической сегментации гистопатологических изображений и классификации найденных злокачественных клеток в образцах тканей, — рассказали в ЮФУ.
Ученые рассказали, какие исследования ведутся в вузе. Фото: Южный федеральный университет.
Исследователи также отобрали обезличенные гистопатологические изображения и на их основе обучили нейронную сеть. Искусственный интеллект определяет опухоли толстой кишки, сегментирует и классифицирует раковые клетки. На основе этой нейросети специалисты создали программное обеспечение для автоматической диагностики типов рака толстой кишки.
— Эта разработка может стать отличным помощником для врачей при установлении морфологического диагноза, — считает инженер лаборатории «Микрофлюидные технологии для ускоренного синтеза материалов» Елена Варламова.
В использовании ИИ для решения онкологических проблем остается ряд проблем. Фото: Южный федеральный университет
Она отметила, что искусственный интеллект уже применяется для работы с карциомой, глиомой, раком эндометрия, раком простаты. Это позволяет ускорить диагностирование и планирование лечения. При этом есть и проблемы внедрения ИИ в эту область. Одна из главных — нехватка данных для обучения модели. Во время клинических испытаний недостаточно представлены некоторые группы населения, например, подростки и женщины. Это может приводить к предвзятости в прогнозировании результатов.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Думала, к врачу уже можно не ходить: В Ростове доктора нашли рак у пациентки, которая три года не была на приеме
В Ростове женщина три года не обращалась к врачу, пока у нее не нашли рак. (Подробности)