Раннее выявление рака имеет решающее значение для повышения выживаемости пациентов и предотвращения метастазирования или распространения рака по всему телу. Но что, если врачи не смогли увидеть ранние признаки рака, которые уже проявились? Ученые из Массачусетса разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, который выявляет признаки рака легких на годы раньше, чем врач. При внедрении в клинических условиях инструмент под названием Sybil может значительно повысить шансы пациентов на достижение успешных результатов после постановки диагноза.
После всего лишь одной низкодозовой компьютерной томографии (КТ), Sybil анализирует трехмерное изображение легких пациента. Она ищет наросты и узоры настолько крошечные, что человек не смог бы их обнаружить, а затем использует полученные данные, чтобы оценить, может ли у пациента развиться рак легких в течение последующих одного-шести лет. В серии исследований с использованием данных компьютерной томографии тысяч добровольцев было обнаружено, что точность Sybil колеблется между 75% и 94%.
Поскольку легкие находятся глубоко внутри тела, и их нелегко увидеть или прощупать, традиционные методы раннего выявления менее эффективны при раке легких, чем при других типах. Единственный способ увидеть легкие — это компьютерная томография, но иногда, как показывает Sybil, самые важные сигналы слишком малы или незаметны, чтобы их можно было уловить невооруженным глазом. Это означает, что многие виды рака легких остаются незамеченными, пока у пациента не появятся такие симптомы, как свистящее дыхание, боль в груди или одышка. В этот момент рак гораздо труднее поддается лечению.
Sybil идентифицирует тонкие узоры, которые человеческий глаз не смог бы распознать.
В исследовательскую группу Sybil входят эксперты по искусственному интеллекту, разработчики программного обеспечения и врачи из Массачусетского технологического института и Общего онкологического центра Массачусетса. После обучения модели глубокого обучения Сибил они протестировали инструмент на 6 282 КТ-снимках из Национального исследования легких скрининга, 8 821 снимке из Массачусетской больницы общего профиля и 12 280 снимках из Мемориальной больницы Чанг Гунг на Тайване. Sybil предсказала развитие рака легких в течение одного года с достоверностью 92%, 86% и 94% соответственно. В прогнозе на шесть лет Sybil достигла показателей точности 75%, 81% и 80% соответственно.
Несмотря на то, что Sybil становится немного менее точной по мере расширения прогнозируемых сроков, она по-прежнему обещает стать потенциально спасательным инструментом. Если Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрит Sybil для клинического использования, врачи смогут обнаружить признаки рака легких достаточно рано, чтобы начать лечение с меньшим количеством побочных эффектов и более положительными результатами.
Тем временем, однако, команде предстоит внести важное улучшение в отношении разнообразия (или его отсутствия) обучающих данных. В своей статье команда Sybil признает, что ни одна из ее групп данных «не включает достаточное количество чернокожих или латиноамериканских пациентов, чтобы быть уверенными в широкой применимости». Эта проблема встречается в различных системах ИИ, что побудило Белый дом предложить «Билль о правах в области искусственного интеллекта», требующий, чтобы американские инструменты ИИ учитывали более широкий демографический диапазон. Sybil — отличная иллюстрация того, почему это требование может быть полезным: если у чернокожих мужчин вероятность развития рака легких выше, чем у белых, было бы вредно внедрять инструмент, ориентированный в первую очередь на белых пациентов. К счастью для чернокожих, команда Sybil, похоже, уже заинтересована в диверсификации своих данных, прежде чем обращаться за одобрением FDA.
