Під час роботи вчені використовували комп'ютерні томограми (КТ) грудної клітини пацієнтів. Це дозволило спрогнозувати 5-річну виживаність хворих з точністю 69% від прогнозу лікаря-експерта.
Взявши комп'ютерні томограми (КТ) органів пацієнтів і обробивши їх за допомогою спеціального програмного забезпечення, вчені змогли передбачити 5-річну виживаність хворих з точністю майже 70%. Про це повідомляється в новому дослідженні, опублікованому у виданні Scientific Reports. Провідний автор роботи доктор Люк Оукден-Рейнер (Luke Oakden-Rayner) зі Школи громадського здоров'я (School of Public Health) при Університеті Аделаїди (The University of Adelaide) і його колеги вважають, що нові дані можуть бути корисні в плані розвитку індивідуалізованої медицини.
Національні інститути охорони здоров'я США (National Institutes of Health) визначають індивідуалізовану медицину як «новий підхід до профілактики та лікування захворювань, що враховує відмінності в генах, оточенні та стилі життя конкретних людей».
Як зазначають автори нового дослідження, індивідуалізована медицина заснована на відкритті біомаркерів, які є точними предикторами ризику розвитку хвороби, відповіді на лікування і прогнозу. Вчені вважають, що важливу роль у новому підході може зіграти радіологія:
"... ми вважаємо, що знімки, одержувані в ході звичайного радіологічного обстеження, довгий час ігнорувалися в контексті індивідуалізованої медицини. Ми вважаємо, що використання потужних сучасних технологій машинного навчання в додатку до радіологічних знімків може призвести до відкриття нових інформативних біомаркерів.
Недавні розробки в області аналізу знімків продемонстрували, що результати автоматизованої обробки зображень при багатьох захворюваннях за точністю можна порівняти з результатами біопсії, мікроскопії і навіть аналізу ДНК ".
Під час дослідження доктор Оукден-Рейнер і його колеги вирішили з'ясувати, чи можна навчити комп'ютер розпізнавати комп'ютерні томограми таким чином, щоб передбачити 5-річну виживаність хворих. Для початку вчені зібрали понад 15 тис. знімків семи різних тканин, у тому числі - серцевих і легкових. Усі томограми належали пацієнтам віком 60 років і старше. Використовуючи метод логістичної регресії, дослідники виділили ряд ознак, пов'язаних з 5-річною виживаністю. Потім вчені об'єднали отримані дані з технологією глибокого навчання, що передбачає, що комп'ютер сам буде «вчитися» розпізнавати знімки.
«Комп'ютери здатні об'єднати великі обсяги даних і виділити малопомітні деталі», - пояснює доктор Оукден-Рейнер.
На наступному етапі роботи вчені використовували «навчений» комп'ютер, щоб проаналізувати КТ грудної клітини 48 пацієнтів у віці 60 років і старше. Дослідники виявили, що автоматизована система здатна передбачити 5-річну виживаність з точністю 69% у порівнянні з прогнозом, зробленим лікарями-фахівцями.
"Хоча для дослідження використовувалася невелика вибірка, наша робота демонструє, що комп'ютер навчився розпізнавати прояви захворювань на знімках. Для того щоб навчити цьому лікарів, необхідне спеціальне інтенсивне навчання ", - додає доктор Оукден-Рейнер.
У планах групи досліджень - випробувати розроблену техніку на десятках тисяч пацієнтських знімків. Але автори дослідження вже зараз стверджують, що їхня робота продемонструвала принципову можливість використання машинного навчання та комп'ютерної томографії в розвитку індивідуалізованої медицини. Зокрема, нова методика може використовуватися для раннього виявлення серйозних захворювань, що потребують специфічного лікування.