Искусственный интеллект может точно предсказать риск смерти от рака яичников

Исследования ученых из Имперского колледжа Лондона показывают, что искусственный интеллект в четыре раза более эффективен в прогнозировании риска смерти от рака яичников, чем компьютерная томография.

Согласно полученным данным, модель искусственного интеллекта, которая оценивает структуру и генетический состав опухоли, лучше предсказывает вероятность смерти, чем методы, используемые в настоящее время врачами. Новая технология также может помочь врачам выбрать наилучший вариант лечения для каждого конкретного пациента, проанализировав, как подобные опухоли реагировали на химиотерапию или хирургическое вмешательство в прошлом. Медики утверждают, что искусственный интеллект обладает потенциалом, позволяющим изменить методы оказания медицинской помощи и улучшить результаты лечения пациентов.

Чтобы проверить, насколько искусственный интеллект эффективен в лечении рака яичников, исследователи ввели данные компьютерной томографии в математическое программное обеспечение под названием TEXLab. Информация была получена от 354 пациентов, которые боролись с болезнью в период между 2004 и 2019 годами. Рак яичников в настоящее время диагностируется с помощью анализа крови, который ищет онкомаркер под названием CA-125, после чего проводится компьютерная томография, предоставляющая детальное изображение опухоли. Тем не менее, сканирование не предлагает подробного прогнозирования вероятной продолжительности жизни пациента или наиболее эффективного плана лечения.

Программное обеспечение TEXLab изучило структуру, форму, размер и ДНК опухолей – четыре характеристики, которые существенно влияют на выживаемость пациентов. Результаты сравнивались с анализами крови и имеющимися прогностическими показателями, которые обычно используют врачи. Было установлено, что искусственный интеллект не только в четыре раза точнее оценил выживаемость пациентов, чем компьютерная томография, но и позволил спрогнозировать реакцию пациентов на лечение.

Необходимо провести более масштабные исследования, чтобы определить, насколько точно TEXLab может предсказать результаты хирургического вмешательства и лекарственной терапии для отдельных пациентов, говорят ученые.