ИИ улучшает диагностику рака: новые разработки в онкологии

ИИ превосходит традиционные методы в прогнозировании рака предстательной железы Недавно опубликованное исследование подтверждает потенциал алгоритма искусственного интеллекта ИИ , одобренного FDA, в области персонализированного лечения рака предстательной железы. В исследовании использовалась технология Unfold AI для отображения вероятности рака в 3D и оценки риска экстракапсулярного расширения, сравнивая ее с традиционными методологиями, такими как МРТ и ПЭТ/КТ. Результаты показали, что ИИ точно предсказал риск развития рака предстательной железы и превзошел традиционные методологии, помогая хирургам более точно прогнозировать экстрапростатическое распространение заболевания. В исследовании ретроспективно проанализированы данные 147 пациентов, которым была проведена биопсия с последующей радикальной простатэктомией. Обнаружено, что у ИИ были значительно более высокие показатели прогнозирования РПЖ, чем у всех других оцениваемых стандартных методов оказания медицинской помощи. ИИ также продемонстрировал существенное снижение ложноотрицательных результатов на 40–60% по сравнению с МРТ. Это исследование основано на предыдущем исследовании, которое продемонстрировало способность ИИ повышать точность врачей в определении степени распространенности рака предстательной железы с точностью до 84%. Источник: Bringing Confidence to your Prostate Cancer Treatment Decisions #новости

В России создали систему поддержки принятия врачебных решений, которая с помощью ИИ способна отыскать метастазы на гистологических изображениях. Разработка Сеченовского университета поможет специалистам поставить пациентам с колоректальным раком правильный диагноз. По статистике, именно этот вид считается одним из самых распространенных — 10% от всех выявляемых злокачественных новообразований в мире приходится на него. Поэтому программа, способная облегчить работу специалистов, должна быть востребована, считают эксперты. Как пояснил заведующий лабораторией СППВР Сеченовского университета Александр Бирюков, алгоритм определит характер новообразования и его стадию. Он подчеркнул, что сейчас врачи вынуждены тратить очень много времени на эту работу. Разработчики подчеркнули, что использование системы не означает поставку диагноза искусственным интеллектом. Решение всегда будет принимать врач. #Россия #Медицина #Технологии #ИИ

Новый ИИ от Сеченовского университета ускорит диагностику рака Разработанная система поддержки принятия врачебных решений автоматически анализирует гистологические сканы, подсчитывая лимфоузлы с опухолевой тканью и без нее. Это значительно уменьшает время, которое патоморфологи тратят на отсмотр образцов, и позволяет врачам сосредоточиться на более сложных случаях, где найдены метастазы. Экспериментальная проверка модели, проведенная на реальных пациентах специалистами Института клинической морфологии и цифровой патологии, показала, что использование ИИ увеличивает скорость и точность анализа. Алгоритм помогает патоморфологам не отвлекаться на здоровые ткани и сосредотачиваться на тех образцах, где есть метастазы, что повышает эффективность диагностики.

#ПрограммаРазвития2030 В индустриальной лаборатории поддержки принятия врачебных решений на базе технологий ИИ Сеченовского Университета создали систему, которая с помощью искусственного интеллекта способна отыскать метастазы на гистологических изображениях. Программа поможет поставить пациентам с колоректальным раком правильный диагноз. По статистике, именно этот вид считается одним из самых распространенных — 10% от всех выявляемых злокачественных новообразований в мире приходится на него. Эксперимент, проведенный патоморфологами Института клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского Университета, показал, что использование ИИ значительно повышает скорость и точность исследований гистологических срезов. Проект лаборатории СППВР реализован совместно с индустриальным партнером ООО «Интеллектуальная аналитика». «Чтобы врач-онколог мог назначить оптимальное лечение при колоректальном раке, важно определить характер новообразования и его стадию, — рассказывает заведующий лабораторией СППВР Сеченовского Университета Александр Бирюков. — Для этого патоморфологи должны отсмотреть весь гистологический материал, взятый у пациента при операции или биопсии. А это 30–40 стекол и больше от каждого пациента. Учитывая серьезный кадровый дефицит патологоанатомов, на них сегодня ложится огромная нагрузка. Мы создали систему поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ, которая поможет облегчить патоморфологам процесс первичного анализа биопсийного материала». Подробнее о новом алгоритме читайте: на сайте Сеченовского Университета в материале «Известий» на портале CNews

Заплати рублями за получение карты от Газпромбанк ❤️ Оформи бесплатную дебетовую карту от Газпромбанка через нас и мы переведем тебе вознаграждение

Искусственный интеллект будет помогать врачам искать метастазы в гистологических изображениях. Российская разработка Сеченовского университета поможет специалистам поставить пациентам с колоректальным раком правильный диагноз. Как пояснил заведующий лабораторией СППВР Сеченовского университета Александр Бирюков, алгоритм определит характер новообразования и его стадию. Он подчеркнул, что сейчас врачи вынуждены тратить очень много времени на эту работу. "Патоморфологи должны отсмотреть весь гистологический материал, взятый у пациента при операции или биопсии. А это 30–40 стекол и больше от каждого пациента. Учитывая серьезный кадровый дефицит патологоанатомов, на них сегодня ложится огромная нагрузка. Мы создали систему поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ, которая поможет облегчить патоморфологам процесс первичного анализа биопсийного материала", — добавил Бирюков. Работа алгоритма на базе ИИ выглядит следующим образом: Регистратор загружает на ночь стекла в аппарат для оцифровки гистологического материала; Данные из сканера передаются сразу в систему; Утром патологоанатом получает информацию о количестве лимфоузлов с метастазами и без них. Здоровые ткани и содержащие опухолевые клетки выделяются определенным цветом. Заместитель руководителя рабочей группы НТИ HealthNet по направлению "Биомедицина" и научный консультант "Р-Фарм" Андрей Ломоносов отметил, что разработка позволит прогнозировать исход заболевания и подобрать правильную схему лечения. Также он подчеркнул перспективность такой технологии. "Ряд новых открытий, в частности в области микроокружения опухолей, говорят о потенциале революции в области онкологии в будущем, а уже сейчас такие системы позволяют быстро распределять пациентов по группам и назначать оптимальные режимы лечения. Очень важно сказать, что вооруженный такой системой патолог средней квалификации выходит на уровень суперэкспертного специалиста", — добавил он. Разработчики подчеркнули, что использование системы не означает поставку диагноза искусственным интеллектом. Решение всегда будет принимать врач. Отправить новость

Искусственный интеллект помогает врачам в диагностике ишемических болезней сердца на ранних стадиях. Благодаря нему удается обнаружить ряд содержащихся в крови больных веществ, которые свидетельствуют о развитии патологии, но ранее не учитывались медиками. Завкафедры кардиологии, рентгенэндоваскулярных и гибридных методов диагностики и лечения РУДН Антон Колединский считает, что применение новых технологий вместе с классическими методами выявления болезни позволит обнаруживать ее на самых ранних этапах. Особенно с учетом того, что "сердечно-сосудистые заболевания — одна из основных причин смертности во всем мире, почти половина из смертельных случаев связана с ишемической болезнью сердца". Ишемическая болезнь сердца является хроническим заболеванием, которое протекает бессимптомно. Как пояснил кардиолог Андрей Кондрахин, при диагностике всегда измеряют уровень холестерина. Благодаря искусственному интеллекту "можно прогнозировать развитие болезни и рассчитать риски осложнений в соответствии со специальными шкалами". "Те метаболиты, которые названы в исследовании, до этого не учитывались в клинической практике. Машина действительно может обнаружить новые закономерности и суммировать их с классическими подходами, что ускорит диагностику. Тогда нам остается только ждать завершения процедуры валидации методики, чтобы мы могли применить ее в работе", — добавил он. Однако директор Института биологии и биомедицины ННГУ Мария Ведунова считает, что новая технология имеет "только научное значение". По ее словам, для выявления обнаруженных программой метаболитов "нужны сложные анализы, которые недоступны простым врачам". Отправить новость