Премия Рунета-2020
Ростов-на-Дону
+12°
Boom metrics
Общество11 апреля 2024 9:59

Ростовские ученые разработали метод диагностики рака с помощью искусственного интеллекта

Разработчики ростовского университета рассказали, как искусственный интеллект ускоряет диагностику рака
Машинное обучение может ускорить диагностику онкологии. Фото: Южный федеральный университет.

Машинное обучение может ускорить диагностику онкологии. Фото: Южный федеральный университет.

В Южном федеральном университете разработали метод быстрой диагностики онкологии. На основе большого массива результатов гистологии ученые обучают модель. Она в свою очередь может определить онкологию с точностью 96%.

— Проект призван значительно сократить время и сложность работы врача-патологоанатома за счет автоматической сегментации гистопатологических изображений и классификации найденных злокачественных клеток в образцах тканей, — рассказали в ЮФУ.

Ученые рассказали, какие исследования ведутся в вузе. Фото: Южный федеральный университет.

Ученые рассказали, какие исследования ведутся в вузе. Фото: Южный федеральный университет.

Исследователи также отобрали обезличенные гистопатологические изображения и на их основе обучили нейронную сеть. Искусственный интеллект определяет опухоли толстой кишки, сегментирует и классифицирует раковые клетки. На основе этой нейросети специалисты создали программное обеспечение для автоматической диагностики типов рака толстой кишки.

— Эта разработка может стать отличным помощником для врачей при установлении морфологического диагноза, — считает инженер лаборатории «Микрофлюидные технологии для ускоренного синтеза материалов» Елена Варламова.

В использовании ИИ для решения онкологических проблем остается ряд проблем. Фото: Южный федеральный университет

В использовании ИИ для решения онкологических проблем остается ряд проблем. Фото: Южный федеральный университет

Она отметила, что искусственный интеллект уже применяется для работы с карциомой, глиомой, раком эндометрия, раком простаты. Это позволяет ускорить диагностирование и планирование лечения. При этом есть и проблемы внедрения ИИ в эту область. Одна из главных — нехватка данных для обучения модели. Во время клинических испытаний недостаточно представлены некоторые группы населения, например, подростки и женщины. Это может приводить к предвзятости в прогнозировании результатов.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Думала, к врачу уже можно не ходить: В Ростове доктора нашли рак у пациентки, которая три года не была на приеме

В Ростове женщина три года не обращалась к врачу, пока у нее не нашли рак. (Подробности)