Исследователи Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали новую систему искусственного интеллекта, чтобы помочь рентгенологам улучшить свои возможности по диагностике рака простаты. Система, называемая FocalNet, помогает идентифицировать и прогнозировать агрессивность заболевания, оценивая магнитно-резонансную томографию или МРТ, сканирование, и делает это почти с тем же уровнем точности, что и опытные радиологи. В тестах FocalNet было 80.Точность считывания МРТ составляет 5 процентов, в то время как рентгенологи с опытом работы не менее 10 лет – 83.9 процентов точности.
Радиологи используют МРТ для обнаружения и оценки агрессивности злокачественных опухолей простаты. Однако обычно требуется отработка тысяч сканирований, чтобы научиться точно определять, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной, и точно оценивать степень рака. Кроме того, у многих больниц нет ресурсов для проведения узкоспециализированного обучения, необходимого для выявления рака с помощью МРТ.
FocalNet – это искусственная нейронная сеть, которая использует алгоритм, содержащий более миллиона обучаемых переменных; он был разработан исследователями UCLA. Команда обучила систему, проанализировав МРТ 417 мужчин с раком простаты; сканированные изображения были введены в систему, чтобы она могла научиться оценивать и классифицировать опухоли согласованным образом и сравнивать результаты с фактическим образцом патологии. Исследователи сравнили результаты системы искусственного интеллекта с показаниями радиологов UCLA, имеющих более чем 10-летний опыт работы.
Исследование предполагает, что система искусственного интеллекта может сэкономить время и потенциально предоставить диагностические рекомендации менее опытным радиологам.
Исследование опубликовано в IEEE Transactions on Medical Imaging. Работа была представлена на Международном симпозиуме IEEE по биомедицинской визуализации в апреле 2019 года и была выбрана в качестве лучшей работы, занявшей второе место.