Раковые заболевания являются одними из наиболее распространенных и опасных болезней в мире. Современные методы диагностики и лечения позволяют своевременно выявлять и бороться с раком, но все еще существует необходимость в улучшении точности и скорости диагностики. В последние годы нейросети стали активно применяться в медицине, в том числе и для диагностики раковых заболеваний. В данной статье мы рассмотрим, как нейросети могут использоваться для диагностики раковых заболеваний, и какие достижения уже сделаны в этом направлении.
Теория
Одной из основных проблем диагностики рака является выявление его в ранних стадиях, когда прогнозы лечения наиболее благоприятны. Для этого необходимо проводить регулярные обследования и анализы. Однако, даже при наличии симптомов, рак может быть трудно обнаружить, особенно если он расположен в труднодоступных местах. Это может привести к опозданию с началом лечения и ухудшению прогнозов.
Использование нейросетей в диагностике рака может помочь в решении этой проблемы. Например, нейросеть может обучаться на основе изображений раковых опухолей, чтобы определять их на ранних стадиях. Она может также анализировать результаты обследований, чтобы выявлять изменения в тканях, которые могут указывать на наличие рака.
Применение нейросетей для диагностики рака может также помочь улучшить точность диагноза. Например, нейросеть может анализировать множество различных параметров, таких как размер опухоли, ее форма, плотность, и т.д., чтобы определить вероятность наличия рака. Это может помочь врачам принимать более обоснованные решения и выбирать наиболее эффективные методы лечения.
Нейросети также могут использоваться для мониторинга состояния пациентов после лечения рака. Например, они могут анализировать результаты скрининговых обследований, чтобы выявлять рецидивы рака в ранних стадиях.
Выявление онкологии на КТ-снимках
Совместными усилиями британских ученых и врачей была разработана модель искусственного интеллекта (ИИ), которая может обнаруживать онкологические заболевания на КТ-снимках. Как сообщает газета The Guardian, ссылаясь на статью в журнале The Lancet, специалисты из Королевского фонда Марсден, Лондонского института исследований рака и Имперского колледжа Лондона работали над созданием модели. Искусственный интеллект был обучен определять, является ли опухоль, обнаруженная на КТ-снимках, злокачественной. Для разработки модели были использованы данные КТ-исследований около 500 человек с новообразованиями в легких. По результатам тестирования модель показала высокую точность, и ее планируют протестировать на пациентах в медицинских учреждениях. Однако массовое использование модели пока находится на ранней стадии исследования. Разработчики надеются, что в будущем это поможет улучшить раннюю диагностику и лечение рака, выделяя пациентов с высоким риском и ускоряя их переход к более раннему вмешательству. Ранее исследователь Оксфордского университета Джонатан Квок заявил, что ученые планируют создать вакцину от рака в течение семи лет.
Сверточные нейросети против рака кожи
Недавнее исследование показало, что интеграция сверточных нейронных сетей (Convolutional neural networks далее CNN) в дерматологическую практику может повысить точность диагностики рака кожи, особенно у дерматологов с опытом работы менее 5 лет. В исследовании 22 дерматолога провели полные обследования 188 пациентов, после чего результаты были переданы в отдельную комнату для оценки CNN. При сравнении результатов дерматологов и CNN по чувствительности, CNN достигли 81,6%, а дерматологи - 84,2%. Однако по специфичности и точности CNN превосходили дерматологов. Когда дерматологи интегрировали результаты CNN в свою принятие решений, диагностическая точность повысилась до 86,4%, а ненужные экстирпации доброкачественных родинок снизились на 19,2%. Авторы исследования заключили, что более широкое применение этого подхода может быть полезным для врачей и пациентов.
Подводя итог
В заключении можно отметить, что применение нейросетей для диагностики раковых заболеваний является перспективным направлением в медицинской науке. Нейросети могут значительно улучшить точность диагностики, сократить время и снизить стоимость исследований. Однако, необходимо учитывать, что нейросети не являются универсальным решением и требуют дополнительных исследований и разработок.