Более эффективная борьба с опухолями почек благодаря ученым и студентам

Более эффективная борьба с опухолями почек благодаря ученым и студентам

Ученые и студенты Гданьского технологического университета (PG) разработали инновационную систему распознавания злокачественных новообразований почек. 

Статьи по теме

Пятна на языке: симптомы, виды и лечение пятен на языке 1 2 3 4 5

Стоит ли избегать продуктов с консервантами? 1 2 3 4 5

Одно яйцо в день. Этого достаточно, чтобы увеличить риск диабета на 60 процентов 1 2 3 4 5

Ученые и студенты Гданьского технологического университета (PG) разработали инновационную систему распознавания злокачественных новообразований почек. Благодаря этому станет возможным более точный диагноз, а также сокращение количества ненужных операций, которые ставят под угрозу здоровье и жизнь пациентов.

Большинство пациентов с опухолями почек пожилые люди, для которых операция по удалению опухоли может быть очень рискованной. По словам врачей, если опухоль не злокачественная, безопаснее не подвергаться операции и оставить опухоль только для дальнейшего наблюдения.

Однако определить злокачественность опухоли непростая задача. Подсчитано, что сейчас 15-20 процентов операций по удалению почки проводится без необходимости после обнаружения опухоли, потому что опухоль, изначально определенная как злокачественная, оказывается доброкачественной после операции и гистопатологического исследования.

Система, разработанная учеными, врачами и студентами Польши

На помощь в решении этой проблемы пришли ученые и студенты. Они разработали систему TITAN (Technology In Tumor ANalysis), которая использует алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для определения вероятности злокачественности опухоли почки на основе изображения брюшной полости, полученного при компьютерной томографии.

Искусственный интеллект помогает в оценке злокачественности опухолей

Система TITAN IT использует искусственный интеллект для оценки злокачественности опухолей почек на основе изображения компьютерной томографии (КТ) с эффективностью 87%. Для создания собственной прогностической модели на основе методов машинного обучения более 15000 изображений компьютерной томографии.

«При разработке нашего алгоритма особое внимание мы уделили диагностике доброкачественных опухолей, ведь именно их правильное обнаружение потенциально может спасти жизнь пациента», — поясняет Александр Обуховский. Это была непростая задача, ведь на доброкачественные опухоли приходилось всего 26 процентов нашей база данных. Однако после анализа десятков архитектур нейронных сетей и методов обработки изображений нам удалось получить оценку 10/10 для правильно идентифицированных доброкачественных опухолей.

Это позволило, в свою очередь, создать базу знаний, на которой были обучены алгоритмы с использованием глубоких нейронных сетей, что позволило достичь такой высокой эффективности при обнаружении 10 из 10 доброкачественных опухолей. В результате это может спасти почки и уменьшить количество ненужных операций.

«Благодаря использованию системы TITAN, врач получает дополнительное заключение в виде предложения алгоритма всего за несколько десятков секунд», — объясняет доктор Патрик Ясик. Однако система не заменяет медицинский диагноз, а только обращает внимание на то, какие случаи могли быть неправильно классифицированы. Благодаря системе врачи могут более внимательно изучить такие опухоли, проконсультироваться по поводу диагноза с другими специалистами или направить пациента для дальнейших исследований. В результате такой отбор может значительно снизить количество неправильно диагностированных опухолей.

Комментарии (0)

Советуем к прочтению

Все категории