Ученые объединили две нейросети для точной оценки риска развития рака груди

Алгоритмы, определяющие краткосрочную и долгосрочную вероятность возникновения рака молочных желез, вместе делают прогноз точнее, чем другие модели и методы диагностики.

Исследователи из Европы создали систему искусственного интеллекта, способную определять ключевые характеристики тканей молочных желез и использовать эти сведения для максимально достоверной оценки вероятности развития рака груди.  

Существующие клинические системы требуют проведения множества опросов и замеров, в том числе анализов крови, генетических тестов и маммографии. Все это существенно повышает нагрузку на клиники, которые проводят такой скрининг. Новая модель позволяет за несколько секунд оценивать риск развития рака с тем же уровнем качества.

Как отмечают авторы исследования, созданная ими система представляет собой комбинацию из двух разных нейросетей. Одна из них специализируется на оценке краткосрочных рисков развития злокачественных новообразований в молочной железе, а другая – на определении долгосрочной вероятности таких изменений. Обе нейросети получают данные, анализируя маммографические снимки.

Для обучения этих систем машинного обучения ученые подготовили набор из 39 тыс. изображений, полученных при рутинных обследованиях женщин, посещавших клиники Дании и других стран Европы. У части участниц наблюдений впоследствии развился рак груди, что позволило научить нейросети распознавать характерные особенности в тканях молочных желез, связанные с вероятностью развития рака.

Работу систем ИИ исследователи проверили на данных наблюдений за состоянием здоровья свыше 119 тыс. датских женщин в промежутке между 2012 и 2015 годами. Проведенные расчеты показали, что комбинация из двух нейросетей значительно более точно спрогнозировала вероятность развития рака груди у этих женщин, чем классические методы диагностики и другие типы алгоритмов.

В частности, нейросетям удалось корректно выявить участниц, наиболее предрасположенных к развитию опухолей – 10% от общего числа пациенток. На их долю пришлось около 44% опухолей, возникших в первые месяцы после проведения тестов, и около 33% новообразований, появившихся в последующие годы. Это говорит в пользу того, что применение подобных алгоритмов в клиниках упростит скрининг опухолей молочной железы, а также сделает эту процедуру более доступной.

Источник: nauka.tass.ru