Искусственный интеллект помогает врачам точнее диагностировать рак кожи

Каролинский институт (Karolinska Institutet) в сотрудничестве с исследователями из Йельского университета (Yale University) представил результаты исследования, показывающего, как искусственный интеллект улучшает работу патологоанатомов при анализе образцов тканей. Исследование опубликовано в журнале «JAMA Network Open».

Важность исследования

Известно, что инфильтрирующие опухоль лимфоциты (TILs) являются важным биомаркером при различных видах рака, включая злокачественную меланому (рак кожи). Эти иммунные клетки находятся в самой опухоли или рядом с ней и влияют на реакцию организма на рак. При меланоме их присутствие играет важную роль как в диагностике, так и в прогнозировании заболевания.

Методы исследования

В исследовании приняли участие 98 специалистов, разделённых на две группы:

  • Первая группа состояла из опытных патологоанатомов, которые работали по стандартной методике
  • Вторая группа включала как патологоанатомов, так и исследователей других специальностей, работавших с поддержкой ИИ

Все участники оценивали 60 срезов тканей пациентов со злокачественной меланомой. Исследование носило ретроспективный характер — использовались образцы от пациентов, диагноз и лечение которых уже были определены.

Результаты исследования

Использование ИИ показало значительные преимущества:

  • Повысилась воспроизводимость результатов — оценки стали более согласованными независимо от специалиста
  • Улучшилась точность прогнозирования состояния пациентов
  • Снизилась вариативность оценок, что важно для безопасности пациентов

Заключение

Балаж Акс (Balazs Acs), научный сотрудник отделения онкопатологии Каролинского института (Karolinska Institutet) и практикующий патологоанатом, отметил: «Понимание тяжести заболевания на основе образцов тканей важно для определения тактики лечения. Теперь у нас есть инструмент на основе ИИ, который может количественно оценивать биомаркер TILs и помогать в принятии решений о лечении в будущем».

Несмотря на многообещающие результаты, требуется проведение дополнительных исследований перед внедрением этого инструмента в клиническую практику.

Литература:
Analytical and Clinical Validity of Pathologist-read versus AI-Driven Assessments of Tumor-Infiltrating Lymphocytes in Melanoma: A Multi-Operator and Multi-Institutional Study, JAMA Network Open (2025). DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2025.18906