Ученые создали революционный метод диагностики рака груди с использованием ИИ
Чем новый метод отличается от уже существующих?
Современная методика направлена на обнаружение заболевания еще задолго до появления первых клинических симптомов, в отличие от традиционных видов диагностики. Уже существующие процедуры исследования рака груди включают в себя физическое обследование и рентген, а также УЗИ и анализ образца ткани молочной железы — биопсию. Однако эти методы часто полагаются на такие факторы, как возраст пациента, его пол и принадлежность к группам риска, что снижает процент на успешное прохождение терапии.
В опубликованной статье журнала «Journal of Biophotonics» говорится, что точность новой диагностики может существенно повысить уровень выживаемости у пацинтов и снизить затраты на лечение благодаря эффективному мониторингу.
Лазерный анализ и искусственный интеллект: как это работает?
При революционном методе диагностики ученые из Эдинбурга решили соместить уже существующую технику лазерного анализа, известную как рамановская спектроскопия, и алгоритм машинного обучения.
Сначала лазерный луч «освещает» плазму крови, взятую у потенциального онкобольного. Затем изучается реакция световых волн с помощью устройства, называемого спектрометром, чтобы выявить мелкие изменения в химическом составе клеток и тканей. На основе полученных данных ИИ проводит анализ результатов и создает прогноз динамики развития онкологии груди.
Первые результаты новой технологии
В пробном исследовании использовались 12 образцов от пациентов с онкологией груди и 12 — от здоровой контрольной группы. Благодаря использованию уникального метода удалось обнаружить заболевание на самой ранней стадии развития с вероятностью 98%, а также ИИ смог различить 4 основных подвида рака груди.
Большинство случаев смерти от рака просиходит из-за поздней постановки диагноза, когда симптомы становятся очевидными, а заболевание активно прогрессирует. Внедрение подобного скрининга не только способно изменить стандарты диагностики, но и дает возможность получить пациентам более индивидуальный план лечения, что повышает потенциальные шансы на выздоровление.