Технологія штучного інтелекту, розроблена Центром RIKEN в Японії, успішно виявила особливості на зображеннях патології у хворих на рак людей без анотації, повідомляє Opinion.
ШІ також виявив особливості, пов’язані з прогнозом раку, які раніше не відзначалися патологами, що призвело до більш високої точності прогнозу рецидиву раку передміхурової залози в порівнянні з діагнозом лікарів.
Об’єднання прогнозів, зроблених нейромережею, з передбаченнями патологів-людей призвело до ще більшої точності.
«Ця технологія може внести свій вклад в персоналізовану медицину, зробивши можливим високоточне прогнозування рецидиву раку, отримуючи нові знання з зображень. Це також може сприяти розумінню того, як штучний інтелект може безпечно використовуватися в медицині», – говорить Йоічіро Ямамото, автор дослідження.
Дослідницька група, очолювана Ямамото і Го Кімурою, у співпраці з низкою університетських лікарень в Японії, прийняла підхід, який називається «навчання без вчителя». Замість того, щоб «навчати» медичним знанням, ШІ попросили вчитися, використовуючи неконтрольовані глибокі нейронні мережі, відомі як автоенкодери, без будь-яких медичних знань.
Штучний інтелект навчився використовувати патологічні зображення без діагностичної анотації з 11 мільйонів патчів зображень. Ознаки, виявлені ШІ, включали діагностичні критерії раку, які використовувалися в усьому світі, за шкалою Глісона, а також особливості, що включають строму – сполучні тканини, що підтримують орган, – в областях, не пов’язаних з раком, про які експерти не знали.
«Я був дуже щасливий виявити, що ШІ зміг самостійно ідентифікувати рак по анотованим зображенням патології. Я був дуже здивований, побачивши, що ШІ виявив особливості, які можна використовувати для прогнозування рецидивів, яких у патологів не було», – зізнався Ямамото.
Раніше «Журналіст» повідомляв, що у Києві побито черговий температурний рекорд.
Подписывайтесь на telegram-канал journalist.today
