Рак підшлункової залози стає другою за значущістю причиною смерті від раку в США до 2030 року, оскільки 85% випадків не діагностуються до того, як хвороба пошириться.

Ми просто не встигаємо виявити його вчасно.

Завдяки новій моделі штучного інтелекту, розробленій дослідниками з клініки Мейо та Центру раку MD Anderson в Техасі, ситуація може змінитися.

Їхня нова система, названа REDMOD (модель раннього виявлення на основі радіоміки), була протестована на КТ-сканах людей, у яких пізніше діагностували рак підшлункової залози.

У майже 3 з 4 випадків REDMOD успішно виявив найпоширенішу форму раку підшлункової залози приблизно за 16 місяців до діагностики. Це майже вдвічі більше, ніж у випадках, коли скани переглядали фахівці без допомоги штучного інтелекту.

У деяких сканах REDMOD виявив підозрілі тканинні патерни більше ніж за два роки до діагностики, і команда вважає, що він може виявити рак до трьох років заздалегідь.

"Найбільшою перешкодою для порятунку життів від раку підшлункової залози була наша нездатність виявити хворобу, коли вона ще підлягає лікуванню," - говорить радіолог і спеціаліст з ядерної медицини Аджіт Гоенка з клініки Мейо.

"Цей штучний інтелект тепер може ідентифікувати ознаки раку з нормально виглядаючої підшлункової залози, і може робити це надійно з часом і в різних клінічних умовах."

Дослідники використали 969 КТ-сканів підшлункової залози як навчальні дані для REDMOD, щоб він міг навчитися виявляти тонкі ознаки раку на ранніх стадіях.

Замість того, щоб шукати очевидну пухлину, модель шукає радіомічні патерни, порушення текстури і структури тканини, які часто занадто малі для людського ока.

Після навчання REDMOD був протестований на іншій вибірці КТ-сканів: 63 від людей, у яких пізніше діагностували рак, але які були обстежені до діагностики, і 430 здорових контрольних осіб.

З 63 випадків REDMOD правильно позначив 46 як підозрілі, що становить 73% (майже 3 з 4).

Усі ці скани раніше були визнані безпечними людськими радіологами, а два радіологи, які переглядали скани одночасно з REDMOD, виявили ранні ознаки раку лише в 38,9% випадків.

Серед 430 здорових контрольних осіб 81 був неправильно ідентифікований як підозрілий REDMOD – тому, якби штучний інтелект був використаний у реальному сценарії, цим людям могли б запропонувати додаткові тести перед тим, як їм дали б "все гаразд".

Подібний рівень продуктивності був продемонстрований у двох інших тестах на різних наборах даних, використовуючи різне обладнання в різних лікарнях.

Навіть краще, для пацієнтів з кількома доступними сканами, штучний інтелект показав в основному послідовні результати – навіть коли скани проводилися через кілька місяців.

"Ці атрибути позиціонують його для перспективної валідації в групах високого ризику, що є необхідним кроком до зміни парадигми з пізньої симптоматичної діагностики на проактивне передкліничне перехоплення," - пишуть автори дослідження у своїй опублікованій статті.

Дослідники сподіваються, що з подальшою розробкою та налаштуванням ми можемо отримати надзвичайно корисну систему для одного з найсмертельніших видів раку.