Искусственный интеллект все шире применяется в диагностике. Например, он помогает за короткое время обрабатывать большие массивы рентгеновских снимков, результатов МРТ и КТ, а также обнаружить врачам новообразование на ранней стадии, когда его сложно увидеть невооруженным глазом.
При этом точность работы любой программы с искусственным интеллектом напрямую зависит от того, на каких данных ее обучали. Если в обучающую выборку попадут неполные, неструктурированные или содержащие ошибки снимки, даже самая совершенная нейросеть будет ошибаться в реальной клинической практике. Новая методика решает именно эту проблему: она стандартизирует процесс сбора и разметки медицинских изображений.
Исследователи собрали и обработали 500 МР-исследований печени, выполненных в Центре Блохина с 2021 по 2025 год. В выборку вошли как снимки здоровых пациентов, так и изображения с доброкачественными и злокачественными образованиями.
Подготовка данных проходила в несколько этапов: сбор и систематизация информации, обезличивание персональных данных, разметка изображений опытными врачами-рентгенологами, экспертная проверка специалистом с более чем 20-летним опытом.
Особое внимание уделялось контролю качества: специалисты выявляли и исправляли типичные ошибки разметки - например, неточное определение границ опухоли или пропуск очагов.
Разработанная методология позволит создавать более надежные ИИ-системы для диагностики рака печени. Иначе говоря, врачи смогут получать точные подсказки от нейросетей при анализе снимков, что особенно важно при сложных для диагностики случаях. Для пациентов это шанс на более раннее выявление заболевания и своевременное начало лечения.
Искусственный интеллект все активнее внедряется в медицинскую визуальную диагностику. Так, в Сеченовском Университете только что протестировали нейросеть для выявления рака шейки матки по кольпоскопическим изображениям. Точность совпадения заключений ИИ с мнением врачебного консилиума составила 93%. Разработчики отмечают, что такие системы могут стать частью скрининговых программ, позволяя выявлять онкозаболевания на самых ранних стадиях. При этом искусственный интеллект не заменяет врача, а выступает в роли помощника, особенно в регионах с нехваткой узких специалистов.
Активно ведутся разработки ИИ-систем и для диагностики рака поджелудочной железы по КТ-снимкам, а также для анализа других типов рака. Все это говорит о том, что технологии искусственного интеллекта постепенно становятся неотъемлемой частью онкологической диагностики, делая ее более быстрой и точной.