Точность — более 90%: ИИ научился диагностировать рак щитовидной железы
Междисциплинарная исследовательская группа представила первую в мире ИИ-модель для диагностики рака щитовидной железы. Точность ее диагноза — более 90%, сообщается в журнале NPJ Digital Medicine.
Инновационная ИИ-модель может почти вдвое сократить время, необходимое врачам на подготовку к первичному приему пациентов. Ее разработкой занимались ученые медицинского факультета имени Ли Ка Шинга при Гонконгском университете (HKUMed), лаборатории InnoHK Data Discovery for Health (InnoHK D24H) и Лондонской школы гигиены и тропической медицины (LSHTM).
Рак щитовидной железы является одним из самых распространенных онкологических заболеваний как в Гонконге, так и в мире в целом. Точная диагностика и лечение этого заболевания опираются на две основные системы: международную TNM ( используется для для определения стадии рака) и систему прогнозирования рецидива онкологии Американской ассоциации по изучению щитовидной железы (ATA).
Обе эти системы важны для прогнозирования выживаемости пациента и выбора лучшего лечения. Однако ручная обработка и сопоставление клинической информации с этими системами может быть очень трудоемкой и неэффективной.
Для решения этой проблемы ученые разработали ИИ-ассистента, которые использует большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT и DeepSeek, способные понимать и обрабатывать человеческий язык, для анализа клинической документации и повышения точности и эффективности диагностики рака.
Для анализа медицинских текстов ИИ-модель использует четыре оффлайновые LLM с открытым исходным кодом — Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Gemma (Google) и Qwen (Alibaba). Она обучалась на данных в открытом доступе из США — патологических отчетах 50 пациентов с раком щитовидной железы из проекта Cancer Genome Atlas (TCGA). Затем ИИ-модель проверяли на 289 реальных случаях и 35 случаях, выдуманных эндокринными хирургами.
Объединив результаты всех четырех LLM, исследователи добились от ИИ-ассистента высокой точности: 88,5% — 100% в классификации рисков по системе ATA, и 92,9%-98,1% в стадировании рака по TNM.
Клинический доцент и заведующий отделением эндокринной хирургии HKUMed доктор Мэтрикс Фун Ман-хим подчеркнул, что ИИ-модель универсальна и может использоваться в государственных и частных клиниках, а также в местных и международных медицинских организациях и научно-исследовательских институтах.
«Мы уверены, что внедрение этой модели в клиническую практику повысит эффективность врачей первичного приема и улучшить качество лечения. А врачи смогут уделять больше времени общению с пациентами», — добавил он.
