Чтобы проанализировать образцы биопсии, взятой у пациентов с раком простаты, врачи используют шкалу Глисона, которая позволяет судить о степени дифференциации клеток. Чем больше в опухоли недифференцированных клеток, тем агрессивнее рак и тем более эффективным будет лечение.

Шкала Глисона — полезный и популярный, но неточный инструмент. По некоторым оценкам, при анализе снимков врачами-людьми доля ошибок может достигать 53%.

Чтобы улучшить эти показатели, исследователи из Google создали специальный алгоритм, имитирующий работу патолога. В ходе обучения ИИ «скормили» 112 млн аннотированных фрагментов изображений, каждое из которых получило оценку по шкале Глисона от нескольких независимых врачей.

При тестировании алгоритм показал многообещающие результаты, отмечает VentureBeat.

Общая точность его оценок достигла 70%, в то время как у врачей, принимавших участие в исследовании, эта цифра составила всего 61%.

Более того, ИИ справился с задачей лучше, чем 8 из 10 высококвалифицированных специалистов-людей.

Разработчики отмечают, что алгоритм предстоит значительно усовершенствовать, прежде чем он появится в клиниках. Тем не менее, они уверены, что в будущем подобные ИИ-системы повысят эффективность диагностики и улучшат процесс лечения рака.

Данный алгоритм — далеко не первый опыт Google в создании медицинских ИИ. Например, недавно ИТ-гигантом была представлена нейросеть LYNA, которая выявляет метастазы рака груди на основе изображений лимфатических клеток. Точность работы этой системы составляет 99%.

При этом в стартапе Ezra уверены, что использование биопсии для диагностики рака простаты — устаревшая практика. Болезненную процедуру можно заменить томографией, результаты которой проанализирует ИИ. Компания уже начала продажу своих услуг по подписке.