Дослідницька група Мюнхенського технічного університету (TUM) представила метод, здатний частково замінити біопсію більш сучасним, хоч поки й експериментальним методом. Наразі, за словами розробників, нова програма на основі штучного інтелекту вчиться визначати характер пухлини за знімками комп’ютерної та магнітно-резонансної томографії. І вже незабаром, можливо, науковці будуть мати змогу включити цей метод до стандартної діагностики раку.
Принцип роботи
Систему назвали TomoGraphView, а її авторами стали професор Ян Пекен (Jan Peeken) і Йоханнес Кіхле (Johannes Kiechle) з клініки Rechts der Isar при Мюнхенському університеті Людвіга-Максиміліана. Ця ідея народилася з обмежених можливостей лікарів-діагностів, з якими щодня стикається вся медична радіологія. Адже наразі всі найсильніші моделі розпізнавання зображень у світі навчені на мільйонах звичайних плоских фотографій, тоді як знімки КТ і МРТ тривимірні за своєю природою. Досі не було створено жодної програми, яку навчили б на тривимірних зображеннях. Адже тривимірні зображення займають у десятки й сотні разів більше обсягу на серверах і потребують великих серверних ресурсів для оцінювання.
Тому більшість науковців до останнього часу викручувалися тим, що розділяли тривимірні зображення на безліч двовимірних: зверху, спереду та збоку, – а потім на базі цих зображень навчали вже існуючі медичні алгоритми. Проблема в тому, що реальні пухлини рідко розташовані вздовж осей розрізу акуратно. Варто новоутворенню опинитися під кутом до звичних напрямків зрізу, і частина інформації про його форму, межі та внутрішню структуру просто втрачається ще до того, як їх почне оцінювати комп’ютерна програма.
Вчені Кіхле та Пекен вирішили підійти до комп’ютерної діагностики та аналізу інакше, ніж їхні попередники. Замість трьох фіксованих зрізів вони тестують метод, який оцінює всю інформацію навколо і всередині пухлини та аналізує новоутворення з безлічі точок, рівномірно розподілених по всій її поверхні. Самі дослідники порівнюють такий підхід із розрізанням яблука. Якщо різати його завжди в одному й тому ж напрямку, частина внутрішніх структур так і залишиться прихованою від очей, тоді як погляд з різних боків покаже значно детальнішу та достовірнішу картину. TomoGraphView тестується саме із застосуванням розробленого Кіхле та Пекеном підходу, і він сканує пухлину з усіх боків, виявляючи всю інформацію про її побудову, яку людському окові помітити просто не під силу.
Випробування методики проводили майже на 2 тис. пацієнтах
Перш ніж переходити до практичного застосування, новий метод завжди необхідно протестувати на живих людях. Нову систему протестували на шести незалежних наборах даних, які загалом охопили знімки майже 2 тис. пацієнтів із пухлинами:
- головного мозку;
- молочної залози;
- нирок;
- печінки.
Такий розкид типів новоутворень обрано не просто так. Тестування мало показати, що цей аналіз не налаштований лише під один конкретний вид пухлин, а працює як універсальний інструмент аналізу. За даними дослідницької групи LMU, у цьому порівнянні з іншими медичними програмами діагностування TomoGraphView у середньому показав точніші результати, ніж вже існуючі ШІ-системи, а за окремими завданнями навіть перевершив найпоширеніші навчені моделі нейромереж, які спеціально створювали для аналізу тривимірних медичних зображень.
Поки немає заміни біопсії
При всій переконливості отриманих даних автори розробки не поспішають із гучними висновками та заявами. Мова не про те, що потреба в біопсії тканин зникне в осяжному майбутньому. А тому, що з гістологічним дослідженням за допомогою мікроскопа жоден алгоритм поки змагатися не має змоги.
TomoGraphView у клініці Rechts der Isar бачать інакше. Нову розробку оцінюють скоріше як додатковий інструмент, який допомагає лікарю швидше зорієнтуватися в обсязі даних і точніше спланувати подальші кроки. Про повну заміну людини алгоритмами говорити не просто зарано, а й безглуздо. Прискорення оцінювання отриманих даних за допомогою цього інструменту скоріше скоротить час встановлення діагнозу, а отже, збільшить шанси на одужання. Також науковці розраховують, що цей метод різко зменшить кількість помилкових діагнозів, що допоможе не лише виключити втрату часу чи шкоду для організму через неправильне лікування, а й зменшить витрати на саме лікування пацієнта. А також звільнить час лікарів для інших медичних завдань.
Показовим є й те, де саме народилася ця ідея. Проект від самого початку вели на стику двох напрямків: досліджень у галузі штучного інтелекту та практичної променевої терапії, тобто саме там, де подібні інструменти надалі й застосовуватимуть на практиці. Розробка інструменту безпосередньо в клініці, за задумом авторів, має прискорити шлях технології від лабораторного прототипу до повсякденного медичного інструменту.
Профінансував цей проект мюнхенський фонд Wilhelm Sander-Stiftung, який виділив на дослідження близько 181 тис. євро. Результати роботи вже опублікували в науковому журналі Medical Image Analysis.
Якщо метод підтвердить свою надійність у клінічній практиці, лікарям у майбутньому не доведеться обирати між точністю діагнозу та зайвим навантаженням на пацієнта. Знімок, який і так роблять при звичайному обстеженні, буде мати змогу дати розгорнутий діагноз, за яким раніше пацієнтам доводилося йти під скальпель.
