Искусственный интеллект обучается ранней диагностике рака полости рта
Шеффилд, Великобритания, 5 ноября, 2020, 18:17 — ИА Регнум. Позднее обнаружение рака полости рта является причиной высокой смертности пациентов. По мнению исследователей из британского Университета Шеффилда, искусственный интеллект (ИИ) может помочь врачам лучше прогнозировать риск развития рака полости рта у пациентов, обеспечивая точность, последовательность и объективность.
Исследователи изучают возможность использования ИИ и машинного обучения — технологии, основанной на компьютерных алгоритмах — для для раннего выявления рака полости рта.
В заявлении исследователей говорится, что за последние 10 лет количество людей, у которых диагностирован рак полости рта, языка, миндалин и ротоглотки, увеличилось почти на 60%.
Данные свидетельствуют о том, что потребление табака и алкоголя, вирусные заболевания, пожилой возраст, а также недостаточное употребление фруктов и овощей могут увеличить риск развития болезни.
В настоящее время врачи прогнозируют риск развития предраковых изменений, известных как дисплазия эпителия полости рта (ДЭПР), в рак на основании биопсии, оцениваемой по 15 различным критериям. На основе этой оценки назначается лечения. Однако такая методика субъективна, в результате чего пациентам с одинаковыми результатами биопсии нередко назначается различное лечение. Например, одному пациенту врач может назначена операция и интенсивное лечение, а другого только наблюдать на предмет дальнейших изменений.
Хуррам отметил, что на другой день один и тот же врач может по-другому расшифровать одну и ту же биопсию. Он считает, что правильная классификация жизненно важна в процессе раннего выявления рака полости рта для принятия обоснованных решений о лечении: следует ли контролировать пораженные ткани или придётся их удалять хирургическим путем.
Образцы архивных образцов ткани ДЭПР с данными, полученными в результате наблюдений в течение пяти лет будут использоваться для обучения алгоритмов ИИ и изучения статистических корреляций между определенными классификаторами и показателями выживаемости пациентов. Эти алгоритмы помогут врачам правильно расшифровывать результаты биопсии, помогая им принимать беспристрастные решения относительно классификации клеток и способов лечения пациента.
Предложенные алгоритмы имеют большой потенциал для быстрого развертывания в качестве помощи в клинической и диагностической практике во всем мире.
По словам профессора Насира Раджпута из Уорикского университета в Великобритании, рассматриваемая технология, оформленная как пилотный проект, проложит путь к разработке инструмента, который поможет выявить предзлокачественные изменения при дисплазии полости рта, что имеет решающее значение для раннего выявления рака.