Искусственный интеллект поможет спрогнозировать выживаемость пациенток с раком яичников

Программное обеспечение искусственного интеллекта, созданное исследователями Имперского колледжа Лондона (Imperial College London ) и Мельбурнского университета (University of Melbourne), смогло дать более точный прогноз пациентам с раком яичников, чем современные методы диагностики. Данная программа также помогает спрогнозировать, какое лечение будет наиболее эффективным для пациентов после постановки диагноза. Результаты данного исследования опубликованы в журнале Nature Communications.

Актуальность проблемы 

Рак яичников является шестым наиболее распространенным раком у женщин и обычно поражает женщин после менопаузы или тех, у кого в анамнезе это заболевание. В Великобритании ежегодно регистрируется 6000 новых случаев рака яичников, но долгосрочная выживаемость составляет всего 35-40%, поскольку заболевание зачастую диагностируется на более поздней стадии. Раннее выявление заболевания может улучшить показатели выживаемости.

Исследователи считают, что эта новая технология может помочь клиницистам быстрее назначать пациентам лучшие методы лечения и прокладывать путь для более персонализированной медицины.

«Выживаемость среди пациентов с запущенным раком является низкой, несмотря на успехи, достигнутые в лечении рака», — говорит автор исследования Эрик Абоагье (Eric Aboagye), сотрудник Имперского колледжа Лондона.

«Искусственный интеллект имеет потенциал, чтобы изменить способ оказания медицинской помощи и улучшить результаты пациентов», — добавляет профессор Андреа Роколл (Andrea Rockall), соавтор исследования.

Материалы и методы исследования

Ученые  использовали математический программный инструмент TEXLab для определения опухолей. В исследовании приняли участие 364 женщины, которым был поставлен диагноз рак яичников в период с 2004 по 2015 год.

Для оценки прогноза пациентов в программном обеспечении были изучены четыре биологические характеристики опухолей, которые существенно влияют на общую выживаемость — структура, форма, размер и генетический состав. Затем пациентам была присвоена оценка, известная как Радиомикропрогностический вектор (РПВ), которая указывает на то, насколько серьезно заболевание, от легкой до тяжелой стадии. Исследователи сравнили результаты с анализами крови и текущими прогностическими показателями, используемыми врачами для оценки выживаемости. 

Результаты научного исследования

Ученые обнаружили, что программное обеспечение было до четырех раз более точным в прогнозировании смертности от рака яичников, чем стандартные методы. Авторы исследования также обнаружили, что у пяти процентов пациентов с высокими показателями РПВ выживаемость составляет менее двух лет. Высокий РПВ был также связан с резистентностью к химиотерапии и плохими хирургическими исходами, предполагая, что РПВ может быть использован в качестве потенциального биомаркера для прогнозирования того, как пациенты будут реагировать на лечение.

Выводы

Данная технология может быть использована для выявления пациентов, которые вряд ли будут реагировать на стандартные методы лечения и предлагать им альтернативные методы лечения, для точной диагностики болезни. Исследователи намерены провести более крупное исследование, чтобы выяснить, насколько точно программное обеспечение может предсказать результаты хирургической и медикаментозной терапии для отдельных пациентов.

Авторы другого исследования выяснили, каков механизм метастазирования рака яичников.

Сделать «Medical Insider» основным источником новостей в Яндексе


 

Сделать «Medical Insider» основным источником новостей в Google


Рейтинг
( Пока оценок нет )
Хусаинов Руслан Халилович / автор статьи
Должность - Координатор проекта. E-mail для связи - [email protected] Врач - ультразвуковой диагностики, детский травматолог-ортопед г. Санкт-Петербург.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями: