Китайские ученые и клиницисты разработали обучающуюся систему искусственного интеллекта, которая может диагностировать и идентифицировать образцы рака простаты так же точно, как любой патолог. Это дает возможность упростить и устранить вариации в процессе диагностики рака. Это также может помочь преодолеть любую местную нехватку квалифицированных патологов. В долгосрочной перспективе это может привести к автоматизированной или частично автоматизированной диагностике рака простаты.
Рак простаты – самый распространенный вид рака у мужчин, около 1.1 миллион диагнозов в год во всем мире1 (для сравнения, это примерно в 4 раза больше, чем мужчин, живущих в Копенгагене). Для подтверждения диагноза обычно требуется образец биопсии, который затем исследует патолог. Теперь система обучения искусственного интеллекта, представленная на конгрессе Европейской ассоциации урологов в Копенгагене, показала те же уровни точности, что и патолог-человек. Кроме того, программное обеспечение может точно классифицировать уровень злокачественности рака, тем самым устраняя вариабельность, которая может повлиять на диагностику человека.
"Это не заменит человека-патолога" сказал руководитель исследования Хунцянь Го (Нанкин, Китай), "Нам по-прежнему нужен опытный патолог, который возьмет на себя ответственность за окончательный диагноз. Это поможет патологоанатомам ставить более точный и быстрый диагноз, а также устранять повседневные вариации в суждениях, которые могут закрасться в оценки человека".
Проф. Группа Гуо взяла 918 образцов цельного участка патологии простаты у 283 пациентов и прогнала их через систему анализа, при этом программное обеспечение постепенно изучало и улучшало диагностику. Эти изображения патологии были разделены на 40 000 более мелких образцов; 30 000 из этих образцов использовались для «обучения» программного обеспечения, оставшиеся 10 000 использовались для проверки точности – результаты показали точный диагноз в 99 случаях.38% случаев (с использованием патолога-человека в качестве «золотого стандарта»), что по сути так же точно, как и патолог-человек. Они также смогли идентифицировать различные степени Глисона в разделах патологии с помощью искусственного интеллекта; К настоящему времени были протестированы десять целых секций патологии простаты с аналогичной степенью Глисона в диагностике искусственного интеллекта и человека. Группа еще не начала тестировать систему на людях.
Проф. Го продолжил "Система была запрограммирована на изучение и постепенное улучшение того, как она интерпретирует образцы. Наш результат показывает, что диагноз, о котором сообщил ИИ, был на уровне, сопоставимом с диагнозом патологоанатома. Кроме того, он может точно классифицировать злокачественные уровни рака простаты. До сих пор автоматизированные системы имели ограниченную клиническую ценность, но мы считаем, что это первая автоматизированная работа, которая предлагает точную отчетность и диагностику рака простаты. В краткосрочной перспективе это может обеспечить более высокую пропускную способность, а также большую согласованность в диагностике рака от патологоанатома к патологу, от больницы к больнице, от страны к стране.
Искусственный интеллект развивается невероятными темпами – вам нужно только взглянуть на распознавание лиц на смартфонах или автомобилях без водителя. Важно, чтобы эти изменения использовались при обнаружении и диагностике рака".
Комментируя это, профессор Родольфо Монтирони (профессор патологии, Политехнический университет Марке, Анкона, Италия) сказал:
"Это интересная работа, которая показывает, как искусственный интеллект будет все больше внедряться в клиническую практику. Это может быть очень полезно в некоторых областях, где не хватает квалифицированных патологоанатомов. Как и всякая автоматизация, это приведет к меньшей зависимости от человеческого опыта, но мы должны гарантировать, что окончательные решения о лечении остаются за обученным патологом. Однако действительно важно то, что мы обеспечиваем высочайший стандарт ухода за пациентами. Будущее будет интересным". Профессор Монтирони не принимал участия в этой работе – это независимый комментарий.
Программное обеспечение было разработано совместно с Nanjing Innovative Data Technologies, Inc (они не участвовали в финансировании этой работы, подробности финансирования см. В примечаниях). Новизна системы означает, что пока нет информации о затратах или о внедрении.
Авторы отмечают некоторые ограничения работы. Было больше образцов 3 и 4 степени Глисона, чем других классов, что может в некоторой степени повлиять на расчет ИИ. Они также ищут достаточно объективные стандарты, позволяющие напрямую сравнивать оценку Глисона с ИИ.