22.12.2020
Уходящий 2020 год оказался сложным, испытывающим нас на прочность и, к сожалению, многострадальным для большинства из нас. С внедрением ограничительных мер по предотвращению распространения новой вирусной инфекции медицинские работники оказались на передовой, столкнувшись с массовым заражением и высокой смертностью. Поэтому мои мысли по пути на работу по пустой Москве в первую волну все время возвращались к футуристическим и фантастическим фильмам и книгам, когда нашу работу могут выполнять холодные машины.
В этом году ученые как раз продвинулись еще на один шаг к достижению цели по внедрению искусственного интеллекта в практику врача онколога. Непосредственно в первый день года, в январе 2020 в Nature была опубликована работа, посвященная оценке маммографического скрининга искусственным интеллектом (ИИ), разработанным компанией Google [1]. Важной особенностью данного исследования были его масштабы. Google, монополист с огромным потенциалом, решил провести научную работу с ведущими клиниками США и Великобритании, используя маммографические снимки 25856 женщин за период 2012-2015 гг., что является сегодня самым крупным исследованием по изучению и обучению ИИ. Честно признаюсь, что в механизмы и компьютерные алгоритмы даже не пыталась вникать, поэтому обозначу только выводы. При использовании ИИ число ложноположительных результатов снижалось с 5,7% до 1,2%, а ложноотрицательных – с 9,4% до 2,7%. Но более интересными оказались данные, когда пригласили 6 независимых радиологов, которые просмотрели 465 случаев совместно с ИИ. Железо опережало их по времени, а ROС-кривая для ИИ была выше и точнее на 11,5%. Симуляцию повторили в медицинских научных онкологических центрах Великобритании и продемонстрировали, что совместная работа радиолога и машины снижает нагрузку на человека примерно на 88%. Эти данные приободрили авторов и мотивировали их продолжать работу уже в клинических исследованиях для валидации алгоритмов ИИ в онкологии.
Всегда находятся скептики, и в ответном письме в октябре 2020 в Nature отреагировали канадские ученые, описав трудности внедрения в реальную практику таких машин и нейросетей, которые опустили авторы предыдущей статьи [2]. Несмотря на то, что большинство ученых возлагают большие надежды на применение искусственного интеллекта в медицине, и в онкологии в частности, обеспечение этой методики и воспроизводимость данных алгоритмов вне исследований может привести к большому числу трудностей.
Еще одним крупным позитивным исследованием 2020 года, посвященным победе искусственного ума, оказалось исследование института Питтсбурга в США [3]. Ученые создали алгоритмы для морфологического выявления рака предстательной железы. Методику протестировали на 1600 образцах, взятых у 100 пациентов с подозрением на наличие рака простаты. Исследование оказалось позитивным, продемонстрировав, что ИИ в данном случае обладает высокой чувствительностью (98%) и специфичностью (97%), что значительно превышает все предыдущие исследования по внедрению ИИ в анализ морфологических образцов. Более того, впервые машина определяла важные морфологические параметры для определения прогноза болезни, такие как степень злокачественности, размеры опухоли, наличие инвазии в окружающие ткани. Исследователи говорят, что это не значит, что ИИ превосходит опытного морфолога, но он может оказывать помощь молодым специалистам и облегчать рабочий процесс всем остальным. Данная публикация доказывает высокий потенциал развития и внедрения дальнейших разработок алгоритмов ИИ для других типов онкологических заболеваний.
Таким образом, наша современная действительность и новые технологические возможности приводят к потенцированию развития машин и ИИ в онкологии. Надеюсь, что это будет значительной помощью и подспорьем врачу онкологу, хотя путь до внедрения этих алгоритмов в рутинную практику еще долог и тернист.
Список литературы: