Первый прототип, использующий искусственный интеллект для диагностики колоректального рака, был разработан португальскими исследователями из Института системной и компьютерной инженерии, технологий и науки (INESC TEC) в Порту и лаборатории молекулярной и анатомической патологии IMP Diagnostics. Исследование опубликовано в журнале npj Precision Oncology .
Эта работа направлена на улучшение прототипа, который использует ИИ в качестве дополнительного инструмента для диагностики биопсии толстой и прямой кишки, а также на наличие крупнейшей базы данных цифровых изображений колоректальных патологий, которая была доступна сегодня (5 марта) в свободном доступе. в интересах исследований и развития знаний в этой области.
Исследователи обучили эту новую модель, используя около 10 000 изображений тканей с колоректальной патологией, достигнув таким образом остроты диагностики 93,44% и чувствительности 99,7% при обнаружении поражений высокого риска, связанных с этим типом рака. Более половины (5300) указанных изображений (около 5 терабайт данных) теперь доступны научному сообществу .
«Распространение цифровых изображений является частью усилий IMP Diagnostics и INESC TEC по развитию науки и обмену научными знаниями в соответствии с принципами FAIR — набором международных рекомендаций, которые рекомендуют, чтобы научные данные были легко находимыми, доступными и совместимыми. и многоразового использования», — сказала Диана Монтесума Фелизардо, патологоанатом из IMP Diagnostics.
Педро Нето, исследователь из INESC TEC, заявил: «Часть изображений можно использовать для обучения других моделей ИИ, тогда как другие будут использоваться специально для тестирования/сравнительного анализа инструментов ИИ — с целью повышения тщательности и справедливости при сравнении указанных инструментов».
Прототип был разработан на основе технической инновации , в которой была применена новая и более эффективная методика обучения; это значительно уменьшает количество изображений, необходимых для обучения модели ИИ, без ущерба для ее производительности. Эти достижения не только способствуют развитию технологий анализа изображений, но и способствуют разработке более эффективных решений в диагностике колоректального рака.
