Это значительно расширяет возможности выявления и лечения рака, но человеческие врачи по-прежнему играют решающую роль.
В прошлом году в США от рака умерло около 610 000 человек. Это почти столько же людей, сколько погибло во время четырехлетней гражданской войны в стране. В 2024 году еще как минимум у двух миллионов человек будет диагностирована та или иная форма рака, и эта цифра растет в последние годы. Ранняя диагностика остается одним из важнейших факторов, определяющих, выживет ли человек в конечном итоге после рака, и, к счастью, достижения в области медицины могут помочь в этом. Исследователи и ученые-медики считают, что модели искусственного интеллекта могут сыграть ключевую роль в процессе раннего обнаружения. Хотя искусственный интеллект все еще не может заменить реальный опыт врача или даже поставить истинный медицинский диагноз, он может послужить важнейшим инструментом для повышения эффективности лечения.
Способность искусственного интеллекта анализировать плотные массивы данных и искать закономерности может помочь ему найти нарушения в изображениях органов и тканей и обнаружить раковые клетки до того, как они дадут метастазы. В опубликованном сегодня в журнале Nature исследовании ученых Колумбийского университета описывается новая модель медицинского ИИ, которая, по их словам, может точно предсказывать активность генов на клеточном уровне. Теоретически такой уровень детализации может открыть исследователям новые пути к пониманию генных мутаций, которые приводят к возникновению раковых опухолей.
«Способность точно предсказывать деятельность клетки изменит наше понимание фундаментальных биологических процессов», - заявил старший автор работы, профессор Колумбийского университета Рауль Рабадан. «Это превратит биологию из науки, описывающей, казалось бы, случайные процессы, в науку, способную предсказывать глубинные системы, управляющие поведением клеток».
Сегодня врачи уже используют искусственный интеллект для выявления опухолей и ускорения постановки диагноза. Ученые и фармацевтические компании также в той или иной степени используют технологию для создания новых противораковых препаратов. И хотя ИИ почти наверняка не заменит квалифицированных онкологов в ближайшее время, все признаки указывают на то, что в недалеком будущем эти модели будут играть все более заметную роль в борьбе с раком, начиная с самых ранних моментов и заканчивая лечением на поздних стадиях.
ИИ дает исследователям представление о том, как рак зарождается на клеточном уровне
Колумбийские исследователи, разработавшие ИИ, способный предсказывать активность генов и получивший название GET (general expression transformer), утверждают, что обучали свою модель на изображениях 1,3 миллиона человеческих клеток. Исследователи сравнили этот процесс введения большого количества обучающих данных о больных и здоровых генах с тем, как большая языковая модель ChatGPT компании Open AI изучает обширный корпус письменных источников в Интернете. После того как медицинская модель ИИ изучит «грамматику различных клеточных состояний», отмечает Рабадан, ее можно будет направить на предсказание закономерностей на основе этой информации. Протестировав ИИ, исследователи заявили, что он смог предсказать экспрессию определенных генов в типах клеток, которые он никогда раньше не видел.
«Эти методы могут эффективно проводить крупномасштабные вычислительные эксперименты, усиливая и направляя традиционные экспериментальные подходы», - добавил Рабадан.
Статья появилась всего через несколько месяцев после того, как ученые из Гарвардской медицинской школы описали другой инструмент ИИ для обнаружения рака, также опубликованный в Nature. В этом примере исследователи обучили свою модель обнаруживать признаки 19 различных типов опухолей, наблюдая за изображениями медицинских пациентов. Как сообщается, модель смогла обнаружить рак и предсказать молекулярный профиль опухоли, основываясь на клеточных особенностях, включенных в ее обучающие данные. Кроме того, она может прогнозировать вероятность выживания пациента при различных типах рака. Модель, получившая название CHIEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation), была обучена на 60 000 цельных слайдовых изображениях тканей легких, простаты, толстой кишки и других органов. По словам исследователей, CHIEF продвинулся дальше, чем другие модели ИИ для выявления рака, благодаря широким данным обучения, которые позволяют ему интерпретировать медицинские изображения более целостно, чем другие более специализированные модели.
«Если наш подход и аналогичные ему будут проверены и широко внедрены, то они смогут выявлять на ранних стадиях рака пациентов, которым может помочь экспериментальное лечение, направленное на определенные молекулярные вариации, что не всегда доступно в мире», - заявил профессор Гарвардской медицинской школы и старший автор исследования Кун-Хсинг Ю в своем заявлении.
ИИ используется на всех этапах исследования рака
Перспективы использования искусственного интеллекта для лечения рака в целом делятся на пять категорий: прогнозирование, обнаружение, открытие лекарств и внедрение лечения. Что касается обнаружения, то радиологи и другие врачи уже используют инструменты ИИ для выявления опухолей. Только на этой неделе в журнале Nature Medicine было опубликовано новое исследование с участием почти 500 000 пациентов в Германии, которое показало, что врачи, использовавшие модель обнаружения с помощью ИИ, подтвердили больше случаев рака молочной железы, чем врачи, действовавшие самостоятельно. В частности, врачи, использовавшие ИИ, достигли показателя выявления рака на 17,6 % выше, чем те, кто его не использовал. Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) также уже одобрило маркетинг программного обеспечения с искусственным интеллектом, помогающего выявлять признаки рака простаты.
Отдельная модель ИИ, созданная исследователями из Национального института здоровья (NIH) под названием LORIS (logistic regression-based immunotherapy-response score), продемонстрировала способность предсказывать, какая группа онкологических больных может получить наибольшую пользу от определенных методов иммунотерапии. Этот подход, использующий иммунную систему организма для борьбы с раковыми клетками, менее инвазивен, чем традиционные методы борьбы с раком, такие как химиотерапия и радиотерапия, но эффективен лишь для некоторой группы людей. Модели, подобные LORIS, могут помочь врачам лучше подбирать терапию для пациентов, которые могут получить пользу, и одновременно избегать ненужного лечения других людей.
Исследователи из Медицинского комплексного онкологического центра Чикагского университета (UCCCC) недавно получили 16 миллионов долларов от федерального правительства в рамках проекта по использованию мощных моделей машинного обучения для прочесывания больших медицинских баз данных и поиска закономерностей, которые могут послужить толчком к разработке новых методов лечения рака, устойчивого к лекарствам. По словам тех, кто участвует в проекте, надежда на то, что достижения в области искусственного интеллекта позволят ускорить время поиска новых лекарств и, возможно, успеть помочь пациентам, которым они могут понадобиться в ближайшем будущем.
«У больных раком нет времени ждать новых методов лечения, поэтому существует острая необходимость в сокращении сроков поиска лекарств, и мы стремимся сделать это с помощью новых синергетических подходов, использующих возможности суперкомпьютеров [Министерства энергетики]», - сказал в своем заявлении директор UCCCC Кунле Одунси.
Инструменты искусственного интеллекта - это не серебряная пуля
В то же время существует риск слишком быстро довериться инструментам скрининга и обнаружения ИИ. Некоторые из ранее упомянутых моделей все еще находятся на стадии исследований и потребуют дополнительных испытаний, прежде чем их начнут массово внедрять в медицинских учреждениях. Существует также риск того, что оппортунисты воспользуются слишком широким термином «ИИ», чтобы представить менее проверенные модели как более эффективные, чем они есть на самом деле. Уже известны многочисленные случаи, когда люди получали неверные и потенциально опасные диагнозы после взаимодействия с популярными большими языковыми моделями. Одно из исследований, опубликованное в JAMA Pediatrics в прошлом году, показало, что модель ChatGPT от OpenAI поставила неверный диагноз в 83 % случаев педиатрических заболеваний, которые ей были представлены. Подобные модели также склонны иногда галлюцинировать ложные факты и делать это уверенным тоном. Это может привести к забавным результатам, если попросить ее придумать рецепт торта, но те же самые неточности могут оказаться опасными, если кто-то использует их для самолечения.
И даже если в ближайшие годы модели ИИ (скорее всего) улучшат свои возможности по выявлению различных видов рака, они все равно не смогут выполнить ту же работу, что и опытный врач. Как отмечает профессор журналистики Нью-Йоркского университета Мередит Бруссард в своей книге «Больше, чем глюк» (2023), даже самые продвинутые модели ИИ, по сути, сравнивают статичное изображение с корпусом других изображений, уже помеченных людьми, и быстро определяют, есть ли между ними математическое сходство. Это может привести к впечатляющим результатам, но в конечном итоге этот процесс является прогнозом, а это не то же самое, что диагноз. Для постановки диагноза по-прежнему требуется врач-человек, который может изучить доказательства и сделать собственное экспертное заключение, основанное на многолетнем опыте работы в реальном мире.
Мы уже живем в мире, где врачи могут использовать эти инструменты для повышения своей квалификации. Однако пока неясно, будет ли ИИ достаточно надежным, чтобы полностью исключить врачей из этой динамики.