Рак остается одним из самых сложных заболеваний человека, ежегодно регистрируется более 19 миллионов случаев и 10 миллионов смертей. Эволюционная природа рака затрудняет лечение опухолей на поздней стадии.
Исследователи из Кембриджского университета и Имперского колледжа Лондона обучили режим искусственного интеллекта, используя комбинацию машинного обучения и глубокого обучения, изучать закономерности метилирования ДНК и выявлять 13 различных типов рака (включая рак молочной железы, печени, легких и простаты) из нераковых тканей с точностью 98, 2%.
Ученые считают, что важным аспектом этого исследования было использование объяснимой и интерпретируемой базовой модели искусственного интеллекта, которая позволила понять причины, лежащие в основе его прогнозов. Исследователи изучили внутреннюю работу своей модели и показали, что модель усиливает понимание основных процессов, способствующих развитию рака.
Выявление этих необычных паттернов метилирования (возможно, по результатам биопсии) позволит поставщикам медицинских услуг выявлять рак на ранней стадии. Потенциально это может значительно улучшить результаты лечения пациентов, поскольку большинство видов рака поддаются лечению или излечимы при достаточно раннем выявлении.
“Вычислительные методы, такие как эта модель, благодаря лучшему обучению работе с более разнообразными данными и тщательному тестированию в клинике, в конечном итоге обеспечат модели ИИ, которые могут помочь врачам в раннем выявлении и скрининге раковых заболеваний, – сказал ведущий автор статьи Шамит Самараджива. – Это обеспечит лучшие результаты лечения пациентов”.