Исследователи из Гарвардской медицинской школы представили инновационную модель искусственного интеллекта под названием CHIEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation), которая совершила прорыв в диагностике и прогнозировании различных типов рака. Эта модель, созданная по принципу работы больших языковых моделей, таких как ChatGPT, может не только выявлять раковые клетки, но и прогнозировать выживаемость пациентов и помогать в выборе лечения.
По словам разработчиков возможности CHIEF значительно превосходят существующие системы ИИ. В отличие от других моделей, обученных для решения узких задач, CHIEF может работать с 19 различными типами рака и выполнять широкий спектр задач, включая прогнозирование реакции на лечение и оценку продолжительности жизни пациентов.
Уникальные возможности CHIEF
Основная задача CHIEF — анализировать фотографии опухолевых тканей. Модель обучена на 15 миллионах изображений и дополнительно на 60 000 полноразмерных слайдов тканей: лёгких, груди, простаты и других органов. В процессе обучения CHIEF научилась интерпретировать как отдельные разделы изображений, так и все изображение целиком. Такой подход позволяет ИИ понимать контекст и учитывать мелкие изменения в тканях для точной диагностики.
Модель способна не только определять наличие раковых клеток, но и предсказывать молекулярный профиль опухоли, исходя из характеристик, видимых на картинках. Это позволяет врачу точнее оценить, какие гены и паттерны ДНК могут повлиять на реакцию пациента на лечение. Кроме того, CHIEF может с высокой точностью прогнозировать выживаемость пациента, анализируя микросреду опухоли — ткани, окружающие опухоль, что важно для понимания реакции организма на терапию.
CHIEF была протестирована на более чем 19 400 изображениях, полученных из 24 различных больниц по всему миру. Результаты показали, что новая модель значительно превзошла существующие системы ИИ, обеспечив точность до 96% в обнаружении рака. Кроме того, нейросеть успешно прогнозировала выживаемость пациентов, основываясь на данных гистопатологических изображений опухолей, полученных на ранних стадиях диагностики. Во всех тестируемых типах рака, включая опухоли толстой кишки, легких, груди и шейки матки, модель точно определяла пациентов с большей вероятностью долгосрочной выживаемости.
Преимущества и перспективы
Благодаря возможности анализировать не только раковые клетки, но и их микросреду, нейросеть дает врачам новые инструменты для индивидуализации лечения. Например, модель может помочь выявить пациентов, для которых стандартные методы лечения рака – химиотерапия или радиотерапия, могут быть недостаточно эффективными, и предложить другие варианты лечения.
С каждым шагом, который делает CHIEF, мир приближается к более точной, эффективной и персонализированной медицине, где искусственный интеллект играет центральную роль в спасении жизней.
Прочтите нашу статью об открытии российских ученых в лечении онкологических заболеваний.
