Сотрудники Школы биомедицинской инженерии и наук о визуализации (США) разработали компьютерную систему диагностики рака предстательной железы. С помощью искусственного интеллекта и после прохождения обучения система помогает врачам-радиологам с высокой точностью выявлять и диагностировать рак предстательной железы.
Обнаружение рака простаты только клиническими методами приводит к тому, что многие случаи рака остаются недиагностированными, что приводит к запущенным случаям заболеваний и росту смертности. Кроме того, квалифицированных специалистов-рентгенологов для анализа МРТ предстательной железы найти непросто.
В этой связи система поиска рака простаты на основе искусственного интеллекта приобретает важность для повышения точности диагностики и анализа рентгенологических изображений.
После проведения МРТ по нескольким параметрам система работает с полученным изображением, сегментируя всю предстательную железу и анализируя по зонам ее анатомию, выявляя любые клинически значимые опухоли.
После этого в автоматическом режиме генерируется отчет о диагностике, который затем может использоваться рентгенологом, проводящим обследование.
Автоматически генерируемый отчет имеет четкую структуру и состоит из четырех основных разделов: сведения о пациенте, размер предстательной железы и плотность ПСА, клинически значимые пораженные участки и краткие выводы.
Важным преимуществом системы является то, что она автоматизирует расчет нескольких биомаркеров, связанных с простатой, и может заменить грубые методы оценки, которые используются в настоящее время.
В ходе первоначального испытания система прошла обучение с использованием данных, находящихся в открытом доступе, полученные Медицинским центром Университета Радбуда (США), а точность диагностики была проверена с помощью данных, полученных в ходе исследования PICTURE, которое проводилось в Университетском колледже Лондона в 2014 году.
Pritesh Mehta et al, AutoProstate: Towards Automated Reporting of Prostate MRI for Prostate Cancer Assessment Using Deep Learning, Cancers (2021). DOI: 10.3390/cancers13236138