Согласно докладу о раке во всем мире за 2022 год, опубликованному Международным агентством по изучению рака (IARC), на рак молочной железы приходится 13,6% всех случаев рака (как у мужчин, так и у женщин) в Индии. Среди женщин этот показатель достигает 26% всех случаев рака. В Соединенных Штатах на рак молочной железы приходится около 30% всех новых случаев рака среди женщин.
Новое исследование показывает, что искусственный интеллект (ИИ) может помочь в борьбе с этим опасным заболеванием. Ранняя и точная диагностика может иметь решающее значение для лечения пациентов, и недавно разработанная система искусственного интеллекта обещает обеспечить практически идеальную диагностику.
В исследовательской статье под названием "Классификация изображений на основе комплексного глубокого обучения для определения подтипа рака молочной железы и инвазивности на основе гистопатологии всего слайдового изображения", опубликованной в прошлом месяце в журнале Cancers, подробно описывается модель искусственного интеллекта, которая классифицирует и идентифицирует различные типы рака молочной железы, присутствующие у пациента, в дополнение к исключению злокачественных новообразований (рака молочной железы) в первую очередь путем выявления доброкачественных опухолей.
В ходе исследования, проведенного учеными из Северо-Восточного университета Бостона совместно с Исследовательским институтом здравоохранения штата Мэн, была разработана модель искусственного интеллекта, которая анализирует гистопатологические (микроскопические) изображения опухолевой ткани молочной железы с высоким разрешением.
Система искусственного интеллекта, которая превосходит более ранние модели машинного обучения (ML) в этой области за счет объединения прогнозов других ML-моделей, способна идентифицировать и классифицировать опухоль на злокачественную (раковую) или доброкачественную (нераковую), используя исторические данные, поступающие в модель во время обучения.
Оно было подготовлено на основе общедоступных наборов данных, называемых BreakHis (База данных гистопатологии рака молочной железы) и BACH (изображения гистопатологии рака молочной железы). Для компании BACH медицинские эксперты тщательно маркировали микроскопические изображения тканей молочной железы, разделив их на четыре класса: нормальная, доброкачественная карцинома, карцинома In Situ и инвазивная карцинома.
Примерные микроскопические изображения, демонстрирующие четыре класса в наборе данных BACH (Источник изображения: Cancers 2024, 16(12), 2222)
А для BreakHis, который состоит из 9 109 микроскопических изображений опухолевой ткани молочной железы, он был использован для классификации доброкачественных и злокачественных опухолей на 4 подкласса в каждом: злокачественные опухоли подразделяются на протоковую карциному, дольковую карциному, муцинозную карциному и папиллярную карциному, а доброкачественные опухоли - на аденомы, фиброаденому, филлодную опухоль и тубулярную аденому.
Репрезентативные микроскопические изображения злокачественных и доброкачественных тканей молочной железы из набора данных BreakHis (Источник изображений: Cancers 2024, 16(12), 2222)
В совокупности модель ensemble ML имеет точность 99,84 процента. Такой показатель эффективности на этапе исследований и разработок показывает оптимистичные перспективы применения технологии в реальных условиях.
"ИИ не сможет пропустить опухоль при биопсии и не будет истощен после диагностики 10 или 20 человек", - сказал Саид Амаль в интервью Northeastern Global News. Амаль является профессором биоинженерии в Северо-Восточном университете и возглавляет проект ensemble model.
Помимо диагностики, системы искусственного интеллекта также достигли прогресса в прогнозировании рака молочной железы. Например, искусственный интеллект теперь может предсказать реакцию на неоадъювантную химиотерапию (NAC) при раке молочной железы, используя гематоксилин и эозин (обычные красители при визуализации тканей), полученные с помощью пункционной биопсии перед химиотерапией. Системы искусственного интеллекта, ответственные за это, имеют точность 95,15% и были подробно описаны в статье под названием "Разработка нескольких систем искусственного интеллекта, которые предсказывают реакцию на неоадъювантную химиотерапию рака молочной железы с использованием окрашенных H&E тканей", опубликованной в мае 2023 года в журнале патологии.
Помимо этого, искусственный интеллект также добился значительного прогресса в выявлении метастазов в лимфатических узлах (распространение раковых клеток через лимфатические узлы) и оценке гормонального статуса, что важно для лечения рака молочной железы. Эти и многие другие достижения, достигнутые за годы применения искусственного интеллекта в борьбе с раком молочной железы, были изложены в обзорной статье, опубликованной в журнале Diagnostic Pathology в феврале.
