Искусственный интеллект поможет врачам точнее различать опухоли и незлокачественные ткани

Ученые из Кейсовского университета Западного резервного района (Case Western Reserve University) разрабатывают инструменты искусственного интеллекта (ИИ), которые должны хирургам и онкологам выявлять тонкие, но критические различия между рецидивирующей опухолью и поврежденной незлокачественной тканью при послеоперационном МРТ-сканировании некоторых больных раком.

Работой руководят доктор Паллави Тивари (Pallavi Tiwari) и доктор Сатиш Вишванат (Satish Viswanath), преподаватели Медицинской школы и исследователи в Центре компьютерной визуализации и персональной диагностики (Center for Computational Imaging and Personal Diagnostics (CCIPD) Кейсовского Университета, получившие грант в размере 1,15 млн. долл. от программы Национального института рака (NCI) «Информатика в исследованиях рака» (ITCR) для разработки и продвижения инструментов ИИ.

Потенциальная практическая польза для врачей и их пациентов от исследования в том, что сократится количество ненужных операций по удалению подозрительной ткани, которые теперь могут быть подтверждены как незлокачественные после начальной терапии.

Врачи часто заканчивают выполнение этих операций по одной простой причине: ткани, на которых были нанесены шрамы и повреждены - даже убиты - химиотерапией или облучением, напоминают рецидивирующую опухоль при сканировании МРТ.

Для пациента с колоректальным раком это часто может означать проктэктомию (удаление части прямой кишки), радикальная процедура, которая значительно снижает качество жизни.

Предложенный им инструмент позволит использовать возможности интерпретирующих компьютеров центра, которые будут использовать инструменты ИИ, разрабатываемые и разрабатываемые в этом проекте, для выявления незначительных изменений между опухолями и поврежденной тканью при сканировании МРТ.

Эти ранее невидимые изменения отличают опухоли от мертвой ткани (известной как некроз, когда большинство или даже все клетки ткани уже умерли) или от сильно поврежденной рубцовой ткани (известной как фиброз). На данный момент исследование было сконцентрировано на применении ИИ к идентификации тканей рака головного мозга и колоректального рака.