Значение работы патолога при лечении различных заболеваний сложно переоценить.
Исследование образцов тканей пациента позволяет поставить диагноз и грамотно выстроить схему лечения.
Особенно это касается онкологических заболеваний.
Ведь чем скорее поставлен диагноз, тем выше шансы больного на полное выздоровление.
Вот почему специалисты-патологи годами оттачивают свое мастерство и накапливают ценный опыт.
Интересно, что диагнозы, поставленные человеку разными специалистами, обычно отличаются. Установлено, что патологи, изучающие снимки пациентов с онкологией простаты и молочной железы, сходятся во мнениях лишь на 48 процентов. Между тем, неправильная постановка диагноза может стоить больному жизни.
Естественно, врачей винить в этой ситуации нельзя. Дело в том, что каждый снимок содержит в себе огромное количество информации. Задача специалиста – изучить все ткани на снимке или снимках (если их у человека несколько) в условиях ограниченного времени. Если увеличить каждое изображение в 40 раз, то разрешение будет составлять 10 Гпикс. Причем, патолог несет ответственность за каждый из пикселей.
Искусственный интеллект и онкозаболевания
Чтобы облегчить врачам жизнь и сделать диагностику более точной, специалисты Google задались вопросом применения алгоритмов глубокого обучения в работе патолога, создания программы, которая смогла бы автоматически распознавать пораженные клетки. Снимки для подготовки программы «Гугл» получил от медицинского центра Radboud University (университета Неймегена).
Благодаря усердной работе программистов, искусственный интеллект научился изучать снимки и обнаруживать на них клетки рака молочной железы.
Несмотря на то, что изначально получившиеся тепловые карты содержали много шумов, даже стандартным алгоритмам, таким как Inception или GoogLeNet, удавалось эффективно различать здоровые и больные клетки.
Позднее исследователи занялись доработкой программы. Одним из «улучшений» стало обучение сетей сканированию снимков при разном увеличении. После этого точность математической модели стала сравнимой с точностью работы патолога, а в некоторых случаях даже превосходила ее.
Кто лучше?
Интересно, что после модификации алгоритма тепловые карты, подготовленные с его помощью, стали точными на 89 процентов. Ученые сравнили полученный результат с работой патолога, не ограниченного во времени (врачу удалось изучить 130 изображений за 30 часов). Результат получился ошеломительным: оказалось, что искусственный интеллект справился с задачей на 16% процентов эффективнее человека.
Видео: "Каковы истинные причины онкологии - заключение итальянского онколога"
Тем не менее, создатели алгоритма рекомендуют использовать врачам оба подхода, т.е. дополнять работу специалистов-патологов программой-алгоритмом глубокого обучения. Дело в том, что у модели, как у любой программы, есть минусы. Во первых, она запрограммирована на поиск определенных патологий. Это значит, что, в отличие от человека, ей не удастся распознать признаков воспалительных процессов, аутоиммунных заболеваний, других типов рака. Недостаток есть и у самой системы подсчета – высокое количество ложноположительных результатов. Поэтому на сегодняшний день единственным вариантом остается разумное сочетание работы человека и искусственного интеллекта.
- Изучить прогноз выживаемости при раке простаты у мужчин можно на странице https://kakbyk.com/bolezni/opukholi/rak/prognoz-lecheniya-raka-prostaty-na-kazhdoj-stadii-bolezni.html
- Насколько опасна опухоль полового члена, и какие у нее симптомы, и как ее лечить, Вы узнаете в следующей статье
- Узнайте больше о методах лечения рака простаты