Фото сгенерировано нейросетью Шедеврум
Ученые Гарвардского университета пришли к выводу, что система искусственного интеллекта способна выявлять агрессивные опухоли, которые не были обнаружены при ручной диагностике. Результаты исследования были представлены Радиологическим обществом Северной Америки (RSNA).
Отмечается, что во многих странах женщины регулярно проходят маммографию с целью раннего выявления рака груди. Наибольшую опасность представляют собой опухоли, развивающиеся в промежутках между обследованиями, так как они быстро растут, часто имеют атипичную форму и могут быть скрыты за плотными тканями. Из-за этого их сложно обнаружить на двумерных рентгеновских снимках.
В рамках исследования ученые проанализировали около 1,4 тысячи томографических изображений, в том числе 224 случая опухолей, пропущенных врачами. Искусственный интеллект корректно идентифицировал 73 из них, что составляет 32% от всех пропущенных диагнозов.
Доцент Гарвардского университета Маниша Баль заявила, что ИИ не только обнаружил скрытые опухоли, но и точно определил их границы.
Баль подчеркнула, что это говорит о потенциале искусственного интеллекта как инструмента второго мнения в диагностике рака груди.
Авторы исследования полагают, что интеграция ИИ в процедуры маммографии может повысить точность диагностики и сократить количество обследований, не снижая при этом эффективность. Это, по их мнению, особенно важно для своевременного выявления агрессивных форм рака, представляющих наибольшую угрозу для жизни пациенток.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал, что ИИ iSeg точно определяет границы опухолей на КТ для лучевой терапии.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…