Logo
Cover

Алгоритм, натренированный на тысячах изображений шейки матки, будет доступен даже врачам в бедных регионах. По мнению исследователей, его применение позволит контролировать заболевание по всему миру.

424

Команда во главе с исследователями из Национальных институтов здравоохранения США разработала компьютерный алгоритм, который выявляет предраковое состояние на основе изображений шейки матки. Как отмечает Science Daily, новая методика значительно упростит скрининг рака шейки матки, особенно в условиях ограниченных ресурсов.

В основу алгоритма легли более 60 000 изображений, собранных в ходе масштабного исследования, которое проводилось в Коста-Рике в 1990-х годах. В нем приняли участие более 9400 женщин, за которыми наблюдали в течение 18 лет. Длительный срок исследований позволил ученым выделить изменения в структуре шейки матки, которые позже развиваются в рак.

Все фотографии оцифровали и аннотировали, а затем скормили алгоритму глубокого обучения. После тренировки программа научилась отличать опасные для здоровья состояния шейки матки от тех, что не требуют лечения.

Как показало сравнение, ИИ работает лучше стандартных скрининговых тестов, например, мазка Папаниколау, и по точности значительно превосходит гинеколога-человека.

В сочетании с вакцинацией против вируса папилломы человека и улучшением терапии подобные алгоритмы позволят контролировать рак шейки матки даже в бедных регионах с неразвитой медициной, надеются исследователи. Они утверждают, что для использования алгоритма достаточно снимков камеры мобильного телефона.

Исследователи намерены усовершенствовать алгоритм, добавив в него изображения, полученные от женщин по всему миру. Это необходимо, чтобы учесть вариации в строении шейки матки у жительниц разных регионов. Конечная цель проекта — создать универсальный диагностический инструмент.

Британские исследователи разработали свой подход к диагностике рака шейки матки. Он основан на эпигенетическом анализе и, по утверждению авторов, работает лучше традиционных методик.