Учёные из Гарвардской медицинской школы создали продвинутую ИИ-модель, похожую на ChatGPT, которая помогает диагностировать разные виды рака. Эта разработка шагнула дальше, чем предыдущие системы, так как умеет не только выявлять наличие опухолей, но и предсказывать результаты лечения.
Обычно ИИ-программы для диагностики рака натаскивают на конкретные задачи, вроде определения опухолей или анализа генетики. Но новая система тестировалась сразу на 19 типах рака, что делает её более универсальной, как ChatGPT для текстов.
Сегодня существуют аналогичные модели ИИ, работающие с медицинскими изображениями, но это первая система, способная не только анализировать данные, но и прогнозировать результат лечения, проверенная на множестве международных пациентов. Кунь-Син Юй, один из авторов разработки, отметил, что их цель была создать универсальный инструмент, который может решать сразу несколько задач по диагностике и лечению рака.
Этот ИИ обучен распознавать опухоли и определять их молекулярный профиль по снимкам тканей, показывая более точные результаты, чем текущие системы. Он может оценить прогноз выживаемости и реакцию на лечение, анализируя микросреду опухоли — окружение раковых клеток, которое влияет на эффективность лечения, будь то хирургия, химиотерапия или иммунотерапия. Более того, ИИ смог обнаружить новые особенности опухолей, которые раньше не связывались с выживаемостью.
Новый ИИ-инструмент, названный CHIEF, был натренирован на огромном количестве изображений тканей — более 15 миллионов снимков. Это позволяет ему анализировать не только отдельные участки, но и видеть всю картину в целом, что даёт более полные и точные результаты.
Тесты CHIEF на 19 400 изображениях из разных клиник показали, что он работает на 36% лучше, чем существующие ИИ-системы. Он успешно обнаруживает раковые клетки, определяет происхождение опухоли и прогнозирует реакцию на лечение. Система одинаково хорошо справляется с анализом тканей, независимо от того, как они были получены — с помощью биопсии или хирургического удаления.
CHIEF достиг 94% точности в обнаружении рака и показал лучшие результаты, чем другие системы, в изучении 15 типов рака. При тестировании на биопсиях точность достигла 96%. Особенно впечатляющие результаты были достигнуты при изучении раков пищевода, желудка, толстого кишечника и простаты.
Одна из ключевых возможностей CHIEF — предсказание генетических мутаций, связанных с раковыми опухолями. Обычно для этого требуется дорогое и долгое геномное профилирование, но ИИ способен быстро и недорого определить ключевые изменения в генах, просто анализируя изображения. Например, CHIEF точно определил мутации в генах, связанных с реакцией на различные методы лечения, включая иммунотерапию.
Также система оказалась очень точной в прогнозировании выживаемости пациентов. CHIEF мог определить различия между пациентами с разной продолжительностью жизни, что позволило ему превзойти другие ИИ-модели на 8-10%.
ИИ создал тепловые карты опухолей, где выделил области, связанные с более долгой или короткой выживаемостью пациентов. Эти данные открыли новые пути для изучения взаимодействия раковых клеток с окружающей тканью, что может помочь в будущем улучшить лечение и диагностику рака.