Приложение на основе AI может диагностировать рак шейки матки

Одним из наиболее распространенных и экономически эффективных способов выявления рака шейки матки является мазок Папаниколау, при котором клетки соскребают с шейки матки женщины и отправляют в лабораторию для анализа. Но этот метод требует оборудования и медицинских знаний, которые не всегда доступны в странах с низким уровнем дохода.

Сейчас ученые создают приложение, которое, как они надеются, могло бы использовать искусственный интеллект для идентификации предраковых или раковых клеток с помощью фотографии.

Приложение разрабатывается исследователями из Национального института здравоохранения США и Global Good; последнее является совместной работой Билла Гейтса и изобретательской фирмы Intellectual Ventures. Их предварительные результаты, опубликованные в январе в журнале Национального института рака, показывают, что такой подход может значительно улучшить диагностику рака шейки матки в условиях ограниченных ресурсов.

Уровень заболеваемости раком шейки матки выше в странах и регионах, где не хватает ресурсов для проведения мазка Папаниколау. Медицинские работники в этих областях часто используют менее точный метод диагностики, при котором они смазывают шейку матки разбавленной уксусной кислотой и визуально проверяют ее на наличие белых пятен, которые могут сигнализировать о ненормальных клетках.

В течение семилетнего периода исследователи NIH регулярно фотографировали шейки матки более чем у 9400 женщин в Коста-Рике. Они использовали эти изображения, чтобы обучить алгоритм искусственного интеллекта распознавать аномальные ткани и прогнозировать последующее развитие рака. Когда алгоритм анализировал новые изображения, он работал лучше, чем клинический эксперт при визуальном осмотре.

«Мы были удивлены, увидев, что компьютеры могут гораздо более чутко и чётко видеть, какие шейки матки являются или не являются предраковыми», — говорит Марк Шиффман, молекулярный эпидемиолог из Национального института рака и старший автор статьи.

Ученые в конечном итоге планируют реализовать свой алгоритм на мобильных телефонах и стремятся обучить будущие программы с помощью фотографий.

Новость была опубликована в журнале Scientific American.