В нескольких словах
Внедрение искусственного интеллекта в онкологию значительно сокращает время диагностики рака и повышает точность лечения благодаря анализу огромных объемов данных и идентификации биомаркеров.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в онкологию и патологию кардинально меняет подход к лечению рака, обещая сокращение времени диагностики и повышение точности выбора правильного лечения. Это также позволяет прогнозировать риски и возможные побочные эффекты.
Компьютерная цифровая патология, являющаяся основой использования ИИ в онкологии, призвана превратить микроскоп в музейный экспонат.
Онкологи и патологи готовятся к глубоким изменениям в своей специализации с внедрением искусственного интеллекта. То, что раньше исследовали под микроскопом, на предметном стекле и с помощью человеческого глаза, теперь оцифровывается и анализируется на экране мощным алгоритмом. Он способен сравнивать информацию с миллионами данных и шаблонов за время, которое раньше уходило на изучение всего лишь десятка образцов.
От лабораторий патологической анатомии до алгоритмов, предсказывающих мутации, ИИ ускоряет постановку диагнозов, делая их точными и персонализированными. Он улучшает прогнозы онкологов относительно развития заболевания у пациента и его реакции на лечение, минимизирует ошибки и сокращает путь к справедливости и эффективности медицинских услуг.
«Онкология движется к персонализированной и прецизионной медицине», — объясняет доктор Хавьер де Кастро, руководитель отделения медицинской онкологии Университетской больницы Ла Пас в Мадриде. «Это подразумевает сбор большого количества данных и их исчерпывающий анализ для молекулярной диагностики, которая идентифицирует биомаркеры, чтобы генетически различать опухоли и персонализировать лечение. В этом контексте ИИ является ключевым для правильной интерпретации массивных данных, повышения точности диагностики и прогнозирования реакции пациентов на лечение».
В основе этой революции лежит компьютерная цифровая патология, которая со временем может превратить микроскоп в музейный экспонат. Доктор Жорди Темпрана, врач-патолог из больницы Валь д’Эброн в Барселоне, поясняет: «Эта дисциплина предполагает оцифровку изображений образцов тканей, чтобы вместо анализа их под обычным микроскопом делать это через экран с помощью искусственного интеллекта. Это меняет нашу специализацию, поскольку позволяет, помимо прочих преимуществ, работать в сети между различными командами патологов, обмениваться информацией и обучать ординаторов на максимально возможной казуистике».
Что такое компьютерная цифровая патология?
- Это дисциплина, которая сочетает искусственный интеллект (ИИ) и модели машинного обучения (глубокое обучение) для анализа больших объемов данных.
- Цифровая патология оцифровывает изображения образцов тканей для просмотра на экране, заменяя традиционный микроскоп.
- Компьютерная патология — это применение ИИ к этим цифровым изображениям для их анализа: она идентифицирует закономерности, классифицирует опухоли, предсказывает результаты.
Что нового она приносит?
В области медицинской онкологии это революция, поскольку благодаря оцифровке образцов и их последующему исчерпывающему анализу через цифровые платформы облегчается хранение и обмен данными между командами, а также появляется возможность удаленной диагностики с помощью телепатологии в местах с меньшим доступом к специалистам.
Влияние ИИ на диагностику и наблюдение за онкологическими пациентами:
- Молекулярный анатомопатологический анализ тканей: Компьютерная цифровая патология позволяет провести исчерпывающий анализ больших объемов данных и изображений для выявления генетических особенностей опухоли.
- Диагностика: Ускоряет ее, повышает точность и персонализацию, снижая количество ошибок. Алгоритмы ИИ могут идентифицировать и классифицировать опухоли с большей точностью, даже подразделяя их по морфологическим характеристикам.
- Лечение: Максимально персонализировано, поскольку ИИ позволяет прогнозировать реакцию каждого пациента на лечение, его эффективность, а также влияние побочных эффектов.
- Наблюдение: Становится более точным, сокращаются визиты в больницу. После окончания лечения ИИ позволяет решить, должна ли частота осмотров и наблюдение за каждым случаем быть более или менее исчерпывающими. Каждый пациент может быть удаленно мониторизирован для сокращения его визитов в больницу.
Цифровая патология позволяет обнаруживать невидимые закономерности, что делает диагностику более точной. Кроме того, она может прогнозировать побочные эффекты и предсказывать реакцию каждого пациента на лечение. Сравнение и анализ гистологических препаратов раньше занимали много времени у патологов. Доктор Фернандо Лопес Риос, руководитель секции патологической анатомии Университетской больницы 12 de Octubre в Мадриде, уточняет: «Раньше это делалось человеческим глазом, это была медленная и утомительная задача, теперь ИИ позволяет количественно оценивать образцы тканей с большей точностью и скоростью».
«В будущем, вероятно, анализ морфологии опухолей с помощью ИИ позволит разработать методы скрининга для еще более точной диагностики», — добавляет Фернандо Лопес Риос.
Биомаркеры имеют решающее значение для ускорения все более точной диагностики, поскольку они являются настоящими сокровищами информации для медицинских онкологов. Их обнаруживают путем сравнения и анализа данных с помощью компьютерной цифровой патологии. Биомаркеры существенно улучшают путь онкологического пациента от диагностики до внебольничного контроля. Доктор Лопес Риос объясняет: «ИИ помогает идентифицировать и количественно оценивать биомаркеры для прогнозирования реакции на лечение и прогноза развития пациента. В будущем, вероятно, анализ морфологии опухолей с помощью ИИ позволит разработать методы скрининга для еще более точной диагностики и более точного прогнозирования прогноза пациента».
«ИИ способен очень точно показывать клетки, преодолевая некоторые ограничения, которые есть у нас, людей», — подчеркивает доктор Жорди Темпрана. «Кроме того, он способствует воспроизводимости и справедливости, поскольку большее количество специалистов может получить доступ к одним и тем же определениям. Например, алгоритмы обнаружения тканей уже позволяют распознавать паттерны неоплазии, которые помогают нам определять степени рака, проводить скрининг и расставлять приоритеты для подходящих пациентов, таким образом сокращая время ответа на лечение».
Доктор Хавьер де Кастро добавляет, что идентификация биомаркеров полезна для прогнозирования побочных эффектов и рисков лечения, а также для прогнозирования реакции пациента на конкретный препарат. «Кроме того, улучшается внебольничный контроль, поскольку с помощью ИИ пациенты могут быть удаленно мониторизированны, сокращая количество визитов в больницу».
Опрошенные врачи признают, что мы находимся в начале внедрения ИИ, и в некоторых больницах и автономных сообществах она внедрена больше, чем в других. Технология оцифровки образцов тканей все еще дорога и является основой для развития диагностики по биомаркерам и, таким образом, улучшения прогноза онкологических заболеваний.
Ее консолидация будет зависеть от научной валидации, профессиональной подготовки и этической интеграции в медицинскую практику. Недавний документ Европейского общества медицинской онкологии (ESMO) установил минимальные этические критерии для использования биомаркеров на основе ИИ и предложил специалистам руководство для «безопасного и интегративного» внедрения искусственного интеллекта. Документ требует, чтобы обучение врачей включало «грамотность» в области ИИ и выступает за «надежную автоматическую валидацию» результатов, особенно когда ИИ заменяет суждение человека-специалиста.
