Radiology: искусственный интеллект помогает обнаружить рак поджелудочной железы

В новом исследовании, опубликованном в журнале Radiology, ученые из Радиологического общества Северной Америки (Radiological Society of North America) заявили, что инструмент искусственного интеллекта (ИИ) очень эффективен при обнаружении рака поджелудочной железы на снимках компьютерной томографии (КТ).

Актуальность исследования

Рак поджелудочной железы имеет самую низкую пятилетнюю выживаемость среди онкологических заболеваний. Раннее выявление — лучший способ улучшить мрачные перспективы, поскольку прогноз значительно ухудшается, когда опухоль вырастает более чем на 2 сантиметра. КТ является основным методом визуализации для выявления рака поджелудочной железы, но она пропускает около 40% опухолей размером менее 2 сантиметров. Существует острая необходимость в эффективном инструменте, который помог бы радиологам улучшить обнаружение рака поджелудочной железы.

Материалы и методы исследования

Исследователи из Тайваня изучают систему автоматизированного проектирования (САПР), которая использует тип ИИ, называемый глубоким обучением, для обнаружения рака поджелудочной железы. Инструмент ИИ может точно отличить рак поджелудочной железы от здорового органа. Однако в этом исследовании рентгенологи вручную идентифицировали поджелудочную железу на изображениях — трудоемкий процесс, известный как сегментация

В новом исследовании инструмент ИИ автоматически идентифицировал поджелудочную железу. Это важное достижение, учитывая, что поджелудочная железа граничит с несколькими органами и структурами и сильно различается по форме и размеру.

Исследователи разработали инструмент ИИ с внутренним набором тестов для  546 пациентов с раком поджелудочной железы и 733 участников контрольной группы. 

В обнаружении рака поджелудочной железы поможет искусственный интеллект

Инструмент ИИ достиг 90% чувствительности и 96% специфичности во внутреннем тестовом наборе. За валидацией последовал набор из 1473 отдельных КТ, проведенных в учреждениях по всему Тайваню. Инструмент ИИ достиг 90% чувствительности и 93% специфичности в различении рака поджелудочной железы от контроля в этом наборе. Чувствительность для выявления раковой опухоли поджелудочной железы менее 2 сантиметров составила 75%.

«Производительность инструмента глубокого обучения казалась такой же, как у рентгенологов», — комментирует автор исследования Вейчунг Ван (Weichung Wang). «В частности, в этом исследовании чувствительность компьютерного инструмента глубокого обучения для обнаружения рака поджелудочной железы была сравнима с чувствительностью рентгенологов в третичном специализированном центре независимо от размера и стадии опухоли».

По словам исследователей, инструмент САПР может предоставить большой объем информации для помощи клиницистам. Инструмент САПР может служить рентгенологам в качестве дополнения для улучшения выявления рака поджелудочной железы.

Авторы другого исследования утверждают, что анализ микробиома кишечника поможет идентифицировать рак поджелудочной железы на разных стадиях.

Oncotarget: антипаразитарный препарат замедляет рак поджелудочной железы у мышей