14:00 
Недавнее исследование показывает, что интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в диагностику рака толстой кишки за последние пять лет значительно улучшила скорость и точность обнаружения смертельного заболевания.
Опубликованное в Международном журнале медицинской информатики исследование показывает, как инструменты на основе ИИ обеспечивают более быстрые, надежные и менее инвазивные подходы к диагностике и планированию лечения.
Мы обнаружили, что ИИ уже делает диагностику и прогноз рака толстой кишки более точными, особенно при выявлении полипов во время колоноскопии или дифференциации доброкачественной ткани от злокачественной на слайдах с патологиями.
Наше исследование представляет собой широкий и своевременный обзор того, как искусственный интеллект (ИИ), включая глубокое обучение и машинное обучение, был применен к раку толстой кишки за последние пять лет».
Саад Харус, профессор вычислительной техники и информатики Университета Шарджи
Результаты демонстрируют, как ИИ применяется при раке толстой кишки с помощью метаанализ соответствующих исследований, опубликованных в период с 2020 по 2024 год. Результаты указывают на значительное улучшение точности диагностики, особенно при обнаружении полипов во время колоноскопии и гистопатологического анализа, где подходы глубокого обучения часто превосходят традиционные методы.
«Объяснимый ИИ — это не просто особенность. Это важно для укрепления доверия врачей и сокращения разрыва между технологиями и медицинской практикой", - отмечает профессор Харус, соавтор. "Перспективы ИИ в медицине заключаются не только в скорости или точности, но и в создании прозрачных систем, на которые врачи могут положиться".
Авторы, связанные с университетами Швеции, Алжира, Египта, Саудовской Аравии и Объединенных Арабских Эмиратов, проанализировали 80 исследований, сосредоточив внимание на четырех ключевых задачах: классификация, обнаружение, сегментация и прогнозирование. Они изучили интеграцию. Использование искусственного интеллекта в выявлении и диагностике рака толстой кишки, подчеркивая его способность повышать точность диагностики, улучшать результаты лечения пациентов и оптимизировать клинические рабочие процессы. Исследование подчеркивает ключевую роль ИИ в преобразовании лечения рака толстой кишки посредством применения передовых моделей диагностики, прогностики и сегментации.
«Результаты многочисленных исследований показывают, что ИИ повышает как точность диагностики, так и оптимизацию сегментации желез и классификации рака», — пишут авторы. «Это оказывает существенное влияние. по точности постановки и медицинского планирования. Несмотря на то, что системы искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют высокую точность и улучшенные диагностические возможности, по-прежнему существуют постоянные препятствия с точки зрения разнообразия данных, обобщения моделей, требований к обработке и интеграции моделей сегментации в клиническую практику».
Колоректальный рак, распространенное и смертельное заболевание, является типом рака, поражающим толстую кишку или прямую кишку. Это третий по распространенности рак в мире и остается глобальным бременем для здоровья.
По данным Всемирной организации здравоохранения. (ВОЗ), рак толстой кишки является второй по значимости причиной смертности от рака в мире: на его долю пришлось более 930 000 смертей в 2020 году, когда было зарегистрировано более 1,9 миллиона новых случаев рака толстой кишки.
Исследование показывает, как инструменты искусственного интеллекта улучшают лечение рака толстой кишки: алгоритмы помогают врачам обнаруживать опухоли и полипы раньше и с большей точностью, обеспечивая прозрачность, доверие и лучшие результаты лечения пациентов.
Профессор Харус продолжает: «Благодаря возможностям точной медицины ИИ предлагает более быстрые, надежные и менее инвазивные подходы к диагностике и планированию лечения. Примечательно, что недавняя работа над объяснимым ИИ помогает врачам понять, как работают эти алгоритмы, повышая доверие и способствуя их внедрению в реальных условиях».
Результаты также подчеркивают замечательный прогресс технологий ИИ в классификации, прогнозировании, сегментации и обнаружении рака толстой кишки. Однако авторы отмечают, что необходимо решить несколько проблем, особенно в области качества данных, оптимизации алгоритмов и клинической интеграции, прежде чем врачи смогут воспользоваться всеми преимуществами приложений ИИ в обнаружении и диагностике.
«Решение этих проблем имеет важное значение для моделей, управляемых искусственным интеллектом, чтобы полностью реализовать свой потенциал в повышении точности диагностики и результатов лечения. Потребность в содержательных, высококачественных маркированных наборах данных для обучения моделей ИИ, а также необходимость в надежных, масштабируемых решениях, адаптируемых к различным клиническим контекстам, подчеркивает необходимость дальнейших исследований», - отмечают авторы.
Между тем, исследование определяет то, что профессор Харус называет «критическими пробелами», поскольку текущие исследования часто опираются на ограниченные или однородные наборы данных, не имеют внешней проверки и еще не полностью интегрированы в больничные информационные системы.
«ИИ необходимо протестировать во многих больницах и на разных типах пациентов; текущие исследования часто используют схожие небольшие наборы данных», — подчеркивает профессор
