Искусственный интеллект дает шанс "поймать" рак поджелудочной железы на ранней стадии

6 июля 2020

Использование искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики болезней может дать возможность выявлять рак поджелудочной железы на ранних стадиях.

Потенциал ИИ в этом направлении продемонстрирован в исследовании, с результатами которого были ознакомлены участники Всемирного конгресса ESMO по раку желудочно-кишечного тракта. Мероприятие прошло 1–4 июля 2020 года.

 Немного статистики

  1. В мире, из 100 тысяч человек 12 больны раком поджелудочной железы.

  2. У почти 80% пациентов заболевание диагностируется на поздней стадии, когда время для лечения уже упущено.

  3. Через 5 лет после постановки диагноза выживают только 6% больных.

Выявить рак на ранней стадии, когда лечение наиболее эффективно, помогает скрининг. Для его проведения есть два основных требования:

  • Во-первых, скрининг-тест, который легко выполнить и имеет мало побочных эффектов.

  • Во-вторых, явно выраженная «целевая» группа, которая больше всего выиграет от скрининга, потому что они по каким-то причинам подвергаются более высокому риску. Например, скрининг рака молочной железы включает маммографию у женщин в возрасте от 50 до 71 года.

Проводить же «поголовный» скрининг – нецелесообразно ни по экономическим, ни по медицинским показателям.

Как же «поймать» начало рака?

Известно, что пациенты, у которых развивается рак поджелудочной железы, чаще обращаются к своему врачу – терапевту с жалобами на неспецифические симптомы: желудочно-кишечные проблемы или боль в спине - причем задолго до постановки диагноза и чаще, чем их сверстники, у которых болезни нет.

По отдельности эти симптомы вряд ли вызовут подозрения на рак и станут поводом для дополнительного обследования.

А вот ИИ может «заметить» комбинацию этих неспецифических симптомов, которая связана с более высоким риском заражения раком поджелудочной железы.

Проведенное исследование

В исследовании, проведенном научными сотрудниками отдела статистики Лондонской школы гигиены и тропической медицины, использовались электронные медицинские записи из архивов врачей общей практики в Великобритании.

  • В анализ были включены 1378 пациентов в возрасте 15–99 лет, у которых диагностирован рак поджелудочной железы в 2005–2010 гг.

  • Каждый пациент был сопоставлен по возрасту и полу с четырьмя людьми, у которых болезни не было.

  • Информация о симптомах, заболеваниях и лекарствах за два года до постановки диагноза использовалась для создания модели, прогнозирующей развитие рака поджелудочной железы.

«Мы использовали ИИ для изучения большого объема данных и поиска комбинаций, которые предсказывают, у кого будет развиваться рак поджелудочной железы, - говорит автор исследования доктор Ананя Малхотра. - Человеческий глаз не может распознать эти тенденции в таких больших объемах данных. А ИИ - может».

Как следует из доклада, подготовленного учеными, исследование показало, что у людей в возрасте до 60 лет, ИИ может предсказать, кто имел более высокий риск рака поджелудочной железы за 20 месяцев до установления диагноза.

«Нужно провести около 1500 тестов, чтобы спасти одну жизнь от рака поджелудочной железы, - пояснил Малхотра. — Это вряд ли позволит сделать скрининг жизнеспособным. Однако, это показывает, что ИИ потенциально способен сузить число людей, которых мы должны обследовать. Мы должны быть в состоянии значительно уменьшить это, сопоставляя рак поджелудочной железы пациентов к контрольной группе из общей популяции, что мы и планируем делать дальше. Сопоставление этой прогностической модели с неинвазивным скрининговым тестом с последующим сканированием и биопсией может привести к более ранней диагностике для значительной части пациентов и большего числа пациентов, переживших этот рак», - добавил Малхотра.

Коллеги оценили результат исследования

По словам Анджелы Ламарки, консультанта по медицинской онкологии, Фонда Christie NHS Foundation, врачи общей практики могут использовать этот тип модели ИИ в своих медицинских записях, чтобы выделить пациентов с более высоким риском:
«Нам нужны более масштабные исследования, включающие инструменты ИИ в повседневную клиническую практику и изучающие преимущества скрининга пациентов, отобранных с помощью ИИ. Также необходимы дополнительные исследования, чтобы найти хороший скрининг- тест для пациентов с высоким риском».

Элемент не найден