Японские специалисты из Института физико-химических исследований (RIKEN) разработали новый алгоритм для анализа образцов тканей пациентов с раком предстательной железы. Как сообщает Science Daily, технология позволяет намного точнее предсказывать рецидивы болезни.

Для тренировки алгоритма ученые воспользовались методикой, известной как «обучение без учителя». Вместо того, чтобы снабжать нейросеть имеющимися медицинскими знаниями, ей предоставили возможность самой искать закономерности в предоставленных неаннотированных изображениях. В общей сложности ИИ скормили 13 188 снимков гистологических срезов предстательной железы.

Все вычисления выполнялись на мощном суперкомпьютере AIP RAIDEN, а результаты выводились в виде понятных людям изображений высокого разрешения.

Алгоритм самостоятельно выделил несколько уже используемых врачами диагностических признаков, включая оценку по шкале Глисона.

Однако помимо этого, он обнаружил неизвестные ранее факторы — например, особенности соединительной ткани, окружающей предстательную железу.

Проверка показала, что обнаруженные нейросетью признаки позволяют прогнозировать рецидив рака простаты лучше, чем традиционные оценки. Наиболее эффективным оказалось объединение давно известных особенностей с факторами, выделенными машиной.

Авторы разработки отмечают, что технология открывает путь к персонализированной терапии рака простаты: ИИ позволяет точно отследить тип рецидива, извлекая из гистологических изображений намного больше информации, чем раньше.

Использование искусственного интеллекта позволяет ученым и врачам по-новому взглянуть на раковые заболевания. Например, разработанный немецкими учеными алгоритм выделил два новых подвида рака толстой кишки. Подходы для их лечения нужны разные.