Новый алгоритм диагностики рака груди по снимкам в динамике

Вот секрет, который знает любой опытный рентгенолог: одна маммография — это просто снимок, а две — уже история. Сравнивая снимки, сделанные с разницей в год или два, врачи отслеживают малейшие изменения в ткани молочной железы. Растущее и уплотняющееся образование — тревожный сигнал. Стабильное, неизменное — чаще всего, повод выдохнуть. Но что, если научить этому искусству наблюдения — умению видеть историю в двух кадрах — компьютер? Именно это и удалось исследователям из Нью-Йоркского университета.

Чтобы обучить свою систему, ученые дали ей проанализировать огромный архив — более 43 тысяч историй пациенток. Это были парные снимки, сделанные с интервалом, а для многих случаев были доступны и результаты биопсии, пишет VentureBeat. Фактически, алгоритм учился на реальном человеческом опыте, воплощенном в данных.

И знаете, где система показала себя особенно ярко? В сложнейшей задаче отделения «зерен от плевел» — злокачественных опухолей от доброкачественных. Кажется, здесь искусственный интеллект нащупал какие-то тонкие, не всегда очевидные для нашего глаза закономерности.

Наш подход концентрируется именно на тех участках, где происходят значительные изменения со временем — это характерная черта агрессивных опухолей, — поясняют авторы разработки. Доброкачественные образования обычно ведут себя гораздо спокойнее.

Цифры впечатляют: алгоритм предсказывал злокачественность с точностью 0,97 по метрике AUC (площадь под кривой), в то время как базовый метод показывал лишь 0,73. Разница более чем существенная! Это не просто «лучше» — это качественный скачок, открывающий новые горизонты для ранней диагностики. Когда именно такой инструмент появится в кабинетах врачей — вопрос времени и дальнейших испытаний.

И это лишь один пример тихой революции в медицине. Подобные системы уже учатся предугадывать острые состояния, например, почечную недостаточность, за целых два дня до того, как это смогут сделать врачи. Скорость и точность машины, помноженные на опыт и интуицию человека — вот, пожалуй, формула медицины будущего. Не замена специалиста, а его невероятно мощный цифровой помощник.