Система глубокого машинного обучения (deep learning) – особая форма искусственного интеллекта – показала более точные прогнозы в определении 12-летнего риска возникновения рака легких. Система была построена на рентгенограммах грудной клетки и базовой демографической информации (возраст, пол, статус курильщика), доступной в электронных медицинских записях.
Результаты работы опубликованы в журнале Annals of Internal Medicine.
Скрининг на рак легких по данным компьютерной томографии может снижать смертность от рака легких. Однако современные стандарты определения группы риска в популяции по данным КТ часто приводят к гиподиагностике. Более того, участие в скрининге на рак легких характеризуется низким уровнем вовлеченности – менее 5% подходящих пациентов действительно проходят скрининговые мероприятия.
Исследователи из Массачусеттского госпиталя разработали конволюционную нейросеть (CXR-LC), способную предсказывать вероятность развития рака в долгосрочной перспективе. Система была "натренирована" на основе рентгенограмм 41 856 пациентов из крупного мультицентрового исследования (исследование на скрининг онкологических заболеваний предстальной железы, рака яичников и колоректального рака), после чего была дополнительно валидирована по данным ряда других исследований.
Алгоритмы машинного обучения на 31% лучше справились с отбором пациентов на скрининг по раку легкого, чем современные американские стандарты Medicare.
Данная технология позволит улучшить качество и время проведения диагностических мероприятий, направленных на скрининг рака легкого, одного из самых распространенных злокачественных онкологических заболеваний.
Источник: http://dx.doi.org/10.7326/M20-1868
