Разрабатывается инструмент прогнозирования рака предстательной железы, который имеет непревзойденную точность

Команда исследователей из Медицинской школы Икан (Icahn School of Medicine) и Медицинской школы Кек (Keck School of Medicine) при Университете Южной Калифорнии (University of Southern California) разработали новую систему машинного обучения, которая различает рак простаты низкого и высокого риска с большей точностью, чем когда-либо прежде. Данные научного исследования, опубликованные в журнале Scientific Reports, предназначены для того, чтобы помочь врачам, в частности радиологам, более точно определять методы лечения пациентов с раком предстательной железы, уменьшая вероятность ненужного клинического вмешательства.

Актуальность проблемы

Рак простаты является распространенным онкологическим заболеванием среди мужчин. Хотя недавние успехи в исследованиях рака предстательной железы спасли много жизней, объективные инструменты прогнозирования до сих пор оставались не разработанными.

В настоящее время стандартными методами, используемыми для оценки риска рака предстательной железы, являются многопараметрическая магнитно-резонансная томография (мпМРТ), которая выявляет поражения предстательной железы, и система отчетов и данных простатической визуализации, версия 2 (PI-RADS v2), пятибалльная система оценки, которая классифицирует повреждения, обнаруженные при мпМРТ. Вместе, эти инструменты предназначены для надежного прогнозирования вероятности клинически значимого рака предстательной железы. Однако оценка PI-RADS v2 субъективна и не проводит четкого различия между уровнями промежуточного и злокачественного рака (баллы 3, 4 и 5), что зачастую приводит к различным интерпретациям среди клиницистов.

Материалы и методы исследования

Комбинирование машинного обучения с радиомикой, отраслью медицины, которая использует алгоритмы для извлечения большого количества количественных характеристик из медицинских изображений, было предложено в качестве подхода для устранения этого недостатка. Исследователи разработали прогностическую систему, которая тщательно и систематически оценивала множество таких методов для выявления наиболее эффективных. В структуре также используются большие наборы диагностических данных для обучения и проверки.

Результаты научного исследования

В результате комбинирования методов диагностики, исследователи смогли классифицировать рак предстательной железы пациентов с высокой чувствительностью и еще более высокой прогностической ценностью.

Выводы

«Строгое и систематическое сочетание машинного обучения с радиомикой состоит в том, чтобы предоставить рентгенологам и медицинскому персоналу надежный инструмент прогнозирования, который в конечном итоге может привести к более эффективным результатам лечения», — говорит Гаурав Пандей (Gaurav Pandey), сотрудник Медицинской школы Икан на горе Синай.

Авторы другого исследования установили, что ожирение влияет на развитие рака предстательной железы.

Приглашаем подписаться на наш канал в Яндекс Дзен


 
Рейтинг
( 1 оценка, среднее 5 из 5 )
Руслан Хусаинов/ автор статьи
Должность - Главный редактор, автор статьей E-mail для связи - [email protected] Врач - ультразвуковой диагностики, детский травматолог-ортопед  г. Санкт-Петербург.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями: