Искусственный интеллект для лечения рака

2020. Гугловский ИИ диагностирует рак груди по маммограмме точнее врачей



Цифровая маммография (рентген молочной железы) - на сегодняшний день является наиболее распространенным методом скрининга рака молочной железы. Однако, выявить и диагностировать рак молочной железы с помощью снимков - нелегко. Это часто приводит к ложноположительным и ложноотрицательным результатам, что может отложить лечение и увеличить нагрузку на рентгенологов. Гугловское ИИ подразделение - Deepmind - решило обучить свою нейросеть для решения этой проблемы. Для испытания - они провели исследование на 100 тыс маммографических снимках и сравнили результаты нейросети с реальными заключениями врачей (правильными и ошибочными). Оказалось, нейросеть примерно на 5% точнее. При этом, отмечается, что в отличии от врачей, у нейросети не было информации об истории болезни, предыдущих снимках и субъективных жалобах пациентов.


2019. Микроскоп с ИИ позволяет проводить гистологический анализ во время операции



При хирургических операциях по удалению раковых опухолей иногда используют интраоперационное гистологическое экспресс-исследование удаленного образца ткани, чтобы хирург увидел, удалена ли вся опухоль. Однако, используется этот метод редко, т.к. это довольно сложная процедура, включающая заморозку и подготовку образца в течении 15 минут. Ученые из Университета Техаса разработали гиперчастотный микроскоп, который не только воспринимает спектр света от ультрафиолетового до инфракрасного, но и обрабатывает картинку при помощи машинного обучения, чтобы показать хирургу раковые клетки. Причем, все это можно сделать в режиме реального времени, без специальной подготовки образца ткани.

2019. Нейросеть размечает органы на КТ-скане для безопасной лучевой терапии



При лучевой терапии рака (на линейном ускорителе или кибер-ноже) есть вероятность облучения здоровых тканей органов. Обычно перед терапией производится компьютерная томография, по результатам которой радиолог размечает органы, опухоль и формирует карту облучения. Американский стартап DeepVoxel создал компьютерную систему, основанную на машинном обучении, которая размечает органы автоматически (и экономит радиологу полчаса времени). При этом, по заверению разработчиков, точность разметки нейросетью - выше, чем у человека. При этом, программа может работать на обычном компьютере в любой клиники.


2019. Нейросеть Google распознает рак легких лучше докторов



Не так уж редко по результатам томографии врачи ставят ошибочный диагноз рака легких. Ведь человеческий фактор (усталые глаза радиолога) - играет свою роль. Поэтому, очевидно, уже скоро это занятие возьмут на себя ИИ алгоритмы. Вот например, сотрудники Google и Национального центра рака легких в США совместно натренировали нейросеть на поиск рака легких в КТ-сканах. После обучения, алгоритм смог обнаружить признаки заболевания в подавляющем числе случаев — точность прогнозов составила 94,4%. Сначала систему протестировали на 6716 случаях, в которых диагноз уже был известен, а также существовали предварительные сканы. Затем алгоритм проанализировал 1139 случаев без предварительной экспертизы — и оказался точнее группы из шести профессиональных радиологов. ИИ поставил меньше ошибочных диагнозов (как позитивных, так и негативных).


2018. Машинное обучение улучшит диагностику рака груди



Снимки, полученные при маммографическом исследовании, могут по разному трактоваться разными врачами, в зависимости от их квалификации, усталости и настроения. Команда разработчиков из Массачусетского технологического института под руководством Адама Яла, решила исключить человеческий фактор из этого важного исследования и доверить его системе машинного обучения. Обученная ими на десятках тысяч снимков нейросеть с января 2018 работала параллельно с врачами в Массачусетской больнице общего профиля. Оказалось, что в более чем 90% случаев результаты диагностики человека и нейросети - совпадали. Кто был прав в оставшихся 10% случаев - не известно, но очевидно, что чем больше нейросеть будет обучаться, тем точнее станет ее диагностика.


2018. ИИ от Google снизил количество побочных эффектов от химиотерапии



Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) совместно с Google провели интересный эксперимент. Они использовали гугловский искусственный интеллект DeepMind для оптимизации курса химиотерапии у 50 человек. Для каждого DeepMind рассчитал индивидуальный график приема химио-препаратов, исходя из фактов о лечении данными веществами, информации о пациентах, биохимическом взаимодействии и так далее. При этом начальный этап приема лекарств ничем не отличался от «традиционного». Зато позже ИИ корректировал дозировку: отменял какие-то препараты, для одних увеличивал дозу, а для других уменьшал. В результате частота применения химиотерапевтических препаратов снизилась с ежемесячной до нескольких процедур в год, дозировка снизилась вдвое, при этом сохранилась положительная динамика лечения рака и в несколько раз уменьшилось количество побочных эффектов от химиотерапии.


2018. Австралийская нейросеть превзошла дерматологов в диагностике меланомы



Основной способ диагностики меланомы — дерматоскопия, осмотр темных образований на коже с помощью лупы. Эта процедура требует от врача хорошего зрения и внимания. А что если поручить ее искусственному интеллекту, который на зрение и внимание никогда не жаловался? Команда австралийских ученых создала и обучила нейросеть, используя базу данных из ста тысяч фотографий различных образований на коже — как злокачественных, так и не опасных для здоровья. А потом провела эксперимент: взяли новую базу из 100 фотографий родинок (с известным диагнозом), и предложили их оценить 58 практикующим дерматологам из 17 стран и сравнить результаты с оценкой нейросети. Люди успешно диагностировали рак в 86,6% случаев, искусственный интеллект — в 95%.


2017. Как дела у суперкомпьютера Watson в борьбе с раком?


5 лет назад IBM объявила о том, что суперкомпьютер Watson начнет помогать врачам диагностировать и лечить рак. Обещания были самые амбициозные, и рак даже немного испугался. Однако, никакой революции не произошло. На сегодняшний день Watson используют 50 больниц в мире и он лечит 12 видов рака, на которые приходится 80% всех случаев. Стоимость его использования на одного пациента составляет 200-1000$. При этом польза, по мнению врачей - сомнительна. Да, Ватсон практически всегда подтверждает диагноз человеческих врачей, но вот с определением тактики лечения - проблемы. Американские врачи жалуются, что не могут обогащать базу знаний Ватсона своими кейсами (это могут делать только в Memorial Sloan–Kettering Cancer Center), а не-американские врачи - говорят, что Ватсон предлагает лечения - не доступные в их стране, и не учитывающие локальных особенностей.


2017. Нейронную сеть научили отбирать потенциальные противораковые лекарства



Разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ применили нейронную сеть к созданию новых лекарственных препаратов. Использование технологий генеративных нейронных состязательных сетей, обученных «придумывать» молекулярные структуры, может в разы сокращать время и стоимость поиска веществ, обладающих потенциально лечебными свойствами. Для обучения и проверки сети использовали патентную базу противораковых лекарств. Задача была в том, чтобы предсказать уже известные формы, но такие, которых не было в обучающей выборке. На 69 из предсказанных веществ уже есть патенты. Разработчики надеются, что в скором времени с помощью этой технологии смогут разрабатывать индивидуальные лекарства для лечения редких заболеваний и даже для лечения отдельных пациентов.


2016. Watson поможет Pfizer создавать лекарства от рака


IBM и фармацевтический гигант Pfizer начали сотрудничать, чтобы ускорить разработку новых иммунотерапевтических средств для борьбы с онкологическими заболеваниями. Для исследований в этой многообещающей области будет использоваться искусственный интеллект Watson. Предполагается, что Watson будет проверять гипотезы разработчиков новых лекарств на основе анализа больших объёмов данных из открытых источников и результатов собственных исследований Pfizer. Год назад Pfizer уже пробовала использовать Watson для разработки двух препаратов, не связанных с онкологией. Тогда разработчики загрузили информацию о проделанных исследованиях в Watson, после чего суперкомпьютер предположил наличие «очень мощного эффекта сочетания» при возможном использовании для лечения рака. Одновременно собственная команда исследователей компании Pfizer предложила сходную комбинацию. Это укрепило уверенность учёных в том, что работа идёт в правильном направлении.


2016. Watson займется созданием онкологических препаратов



Искусственный интеллект IBM Watson уже пару лет используется для лечения рака. Он анализирует сотни тысяч историй болезни и помогает поставить правильный диагноз и разработать оптимальный план лечения. Теперь Watson займется и разработкой лекарств от рака. Совместно с компанией Quest Diagnostics, которая занимается персонализированным анализом онкологических больных и, в частности, делает анализ ДНК. Так вот, Watson проанализирует банк раковых ДНК (собранный компанией), найдет подозрительные гены, потом проанализирует всю доступную научную и клиническую литературу в которой упоминаются эти гены и сгенерирует гипотезы - какие препараты могут воздействовать на эти гены. Потом останется провести испытания и посмотреть, какие гипотезы сработают.


2016. В США создают искусственный интеллект для диагностики рака по лимфоузлам



Уже скоро искусственный интеллект будет широко использоваться в медицине для диагностики. Потому что это дешево (компьютерные мощности - дешевле времени профессионального врача), а точность диагноза - как минимум, не хуже. Недавно мы рассказывали о разработке ИИ для диагностики по анализу крови и рентгену. А вот в бостонском медицинском центре BIDMC разрабатывают ИИ для проверки наличия метастазов рака в лимфоузлах. Обычно для этого профессиональный патолог вглядывается в микроскоп и просеивает миллионы нормальных клеток для выявления нескольких злокачественных. Очевидно, компьютерная программа может справиться с этим эффективнее. Уже сейчас точность полученных с помощью программы данных составила 92%. Это практически соответствует результатам работы профессиональных патологов. А когда разработчики совместили результаты машины и патолога-человека, общая точность диагноза составила 99,5%.


2013. IBM Watson будет бороться против рака



Суперкомпьютер IBM Watson, созданный для поиска ответов на вопросы, заданные человеческим языком, получил свое второе задание в медицинской сфере. Напомним, первое задание - помощь в общей диагностике пациентов в клиниках WellPoint. А на этот раз Ватсону поручили борьбу с раком. IBM совместно с нью-йоркским онкологическим центром Memorial Sloan–Kettering Cancer Center открыли интернет сервис для врачей, который будет анализировать данные онкологических пациентов и предлагать оптимальную тактику лечения. Как и в случае с WellPoint, сначала суперкомпьютер прошел стадию обучения. В него ввели 1,5 млн реальных историй болезни (и лечения) пациентов с раком легких и раком груди. Вариант использования Watson в качестве интернет-сервиса сделает его доступным для большинства клиник США и мира, которые никогда не смогли бы позволить себе покупку суперкомпьютера.