Ученые предложили персональный подход к лечению опухолей головного мозга
Исследователи Гарвардской медицинской школы представили систему на базе искусственного интеллекта, способную с высокой точностью различать глиобластому и первичную лимфому центральной нервной системы. Итоги работы опубликованы в журнале Nature Communications.
Новый инструмент получил название PICTURE (Pathology Image Characterization Tool with Uncertainty-aware Rapid Evaluations). В ходе испытаний он продемонстрировал более 98 процентов точности, что является почти идеальным показателем для интраоперационной диагностики, применяемой непосредственно во время хирургического вмешательства.
В операционных нейрохирурги нередко используют замороженные срезы опухолей для быстрой оценки состояния тканей. Однако изменения клеточной структуры при заморозке, а также схожесть опухолевых клеток затрудняют постановку диагноза и повышают риск ошибок. Разработчики подчёркивают, что это имеет особое значение: глиобластома требует хирургического удаления, тогда как первичная лимфома ЦНС лечится в основном химио- и лучевой терапией. Ошибочная классификация опухоли может привести к неверному выбору тактики лечения.
ИИ-система снижает риск подобных просчётов и позволяет принимать более точные решения прямо во время операции. Программа также анализирует степень собственной уверенности в прогнозе и сообщает врачу о случаях, когда данные вызывают сомнения.
Тестирование, проведённое в пяти клиниках четырёх стран, показало, что PICTURE превзошла патологоанатомов по точности и обогнала другие ИИ-модели. Она сумела определить не только целевые типы опухолей, но и 67 других разновидностей новообразований ЦНС.
Разработчики считают, что технология способна изменить подход к диагностике опухолей мозга и повысить точность в одной из самых сложных областей нейроонкологии. В то же время они признают, что большинство исследованных образцов было взято у пациентов европеоидного происхождения, поэтому для подтверждения эффективности модели в разных группах населения требуются дополнительные испытания.
Новый инструмент получил название PICTURE (Pathology Image Characterization Tool with Uncertainty-aware Rapid Evaluations). В ходе испытаний он продемонстрировал более 98 процентов точности, что является почти идеальным показателем для интраоперационной диагностики, применяемой непосредственно во время хирургического вмешательства.
В операционных нейрохирурги нередко используют замороженные срезы опухолей для быстрой оценки состояния тканей. Однако изменения клеточной структуры при заморозке, а также схожесть опухолевых клеток затрудняют постановку диагноза и повышают риск ошибок. Разработчики подчёркивают, что это имеет особое значение: глиобластома требует хирургического удаления, тогда как первичная лимфома ЦНС лечится в основном химио- и лучевой терапией. Ошибочная классификация опухоли может привести к неверному выбору тактики лечения.
ИИ-система снижает риск подобных просчётов и позволяет принимать более точные решения прямо во время операции. Программа также анализирует степень собственной уверенности в прогнозе и сообщает врачу о случаях, когда данные вызывают сомнения.
Тестирование, проведённое в пяти клиниках четырёх стран, показало, что PICTURE превзошла патологоанатомов по точности и обогнала другие ИИ-модели. Она сумела определить не только целевые типы опухолей, но и 67 других разновидностей новообразований ЦНС.
Разработчики считают, что технология способна изменить подход к диагностике опухолей мозга и повысить точность в одной из самых сложных областей нейроонкологии. В то же время они признают, что большинство исследованных образцов было взято у пациентов европеоидного происхождения, поэтому для подтверждения эффективности модели в разных группах населения требуются дополнительные испытания.
Читайте также:
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку
Выделите текст и нажмите Ctrl+EnterЧитайте также:
.jpg)
