ИИ помогает раннему выявлению рака яичников в анализах крови

Опасное заболевание

Рак яичников представляет собой одно из наиболее опасных заболеваний в области онкологии. По словам Одры Моран, главы Ovarian Cancer Research Alliance (Ocra), это заболевание не только редкое, но и страдает от недостаточного финансирования, что угрожает жизни многих женщин. Важно помнить, что ранняя диагностика играет ключевую роль в успешном лечении. Около 80% случаев рака яичников начинается в маточных трубах, и, к моменту, когда опухоль достигает яичников, она может уже распространиться на другие органы. Это подчеркивает необходимость выявления болезни за пять лет до появления первых симптомов. Таким образом, эффективные методы ранней диагностики могут существенно повысить шансы на выживание и снизить смертность, что является приоритетом в борьбе с этим коварным заболеванием.

Новые методики тестирования

Современные методы диагностики рака все чаще используют инновационные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) в сочетании с нанотрубками для анализа крови. Биомедицинский инженер Даниэль Хеллер из Memorial Sloan Kettering Cancer Center в Нью-Йорке разработал уникальную тестовую технологию, основанную на этих крошечных углеродных трубочках, которые имеют способность излучать флюоресцентный свет в зависимости от химических веществ, к которым они прикреплены в образце крови. Когда нанотрубки связываются с молекулами в крови, они испускают свет различных длин волн, формируя уникальный "отпечаток", который может указывать на наличие заболевания. Однако для правильной интерпретации этих результатов необходимо задействовать машинное обучение, поскольку только ИИ способен выявлять тонкие закономерности в массиве данных, которые остаются незаметными для человеческого глаза.

Нехватка данных

Основная проблема, с которой сталкиваются исследователи при разработке алгоритмов искусственного интеллекта для раннего выявления рака яичников, заключается в редкости самой болезни. Это ограничивает количество доступных данных для обучения, поскольку большинство информации хранится в отдельных больницах и не передается исследователям для анализа. Доктор Даниэль Хеллер подчеркивает, что в начале работы над алгоритмами использовались данные всего нескольких сотен пациентов, что было значительным риском. Несмотря на ограничения, достижения искусственного интеллекта впечатляют: алгоритмы уже продемонстрировали более высокую точность по сравнению с существующими биомаркерами, что внушает оптимизм на будущее. Усовершенствование алгоритмов может происходить только при наличии более обширных наборов данных, что вновь подчеркивает необходимость координации и обмена информацией между медицинскими учреждениями.

ИИ ускоряет диагностику пневмонии

Искусственный интеллект находит всё большее применение в медицине, особенно в области диагностики пневмонии. У онкологических пациентов это заболевание может быть особенно опасным, так как существует около 600 различных микроорганизмов, способных вызывать пневмонию. Традиционно для выявления инфекций врачи проводят множество тестов, что занимает много времени и ресурсов. Однако компания Karuis из Калифорнии разработала инновационную систему, использующую ИИ, которая позволяет быстро, всего за 24 часа, определить возбудителя пневмонии и подобрать соответствующий антибиотик. Это значительное упрощение процесса диагностики, которое избавляет пациентов от лишних тестов и значительно снижает затраты на лечение, что в свою очередь может спасти жизни, особенно у уязвимых групп, таких как онкобольные.

Необходимость в большем количестве данных и коллаборациях

Недостаток данных и ограниченный обмен информацией представляют собой значительные преграды на пути использования технологий ИИ в медицине, как подчеркивает Одра Моран, глава Объединенной исследовательской организации по раку яичников (Ocra). Для того чтобы улучшить обучение алгоритмов и повысить точность диагностики, необходимы более обширные и разнообразные наборы данных. В ответ на эти вызовы Ocra финансирует создание масштабного реестра пациентов, который предполагает использование электронных медицинских записей для исследования и обучения. Несмотря на текущие сложности, отрасль лишь начинает раскрываться, и впереди ожидают открытия, которые могут трансформировать медицинскую диагностику. Моран сравнивает состояние внедрения ИИ с эпохой Дикого Запада, когда возможности огромны, но и неопределенность на каждом шагу.