ИИ-инструмент Гарварда достигает высокой точности в дифференциации опухолей головного мозга во время операции

Исследователи из Гарвардской медицинской школы разработали передовой инструмент искусственного интеллекта (ИИ), названный PICTURE (Pathology Image Characterization Tool with Uncertainty-aware Rapid Evaluations), который с высокой точностью различает агрессивные опухоли головного мозга, такие как глиобластома, от менее злокачественных образований, имитирующих их внешний вид, таких как метастатические опухоли и первичная лимфома центральной нервной системы (PCNSL). Этот инструмент анализирует образцы тканей непосредственно в операционной, предоставляя хирургам возможность принимать более обоснованные решения по резекции и корректировать лечение на месте.

Разработка решает критическую проблему точного отделения глиобластомы от других образований, таких как метастатические опухоли и первичная лимфома центральной нервной системы (PCNSL), имеющих схожий внешний вид. Традиционные методы, такие как исследование биопсии на замороженных срезах, имеют ограничения и могут приводить к ошибкам, влияющим на исход лечения пациентов. Новый ИИ-инструмент, обученный на тысячах изображений биопсий и генетических данных, продемонстрировал точность более 98% в различении этих видов рака в режиме реального времени во время операций. Он использует сверточные нейронные сети для обработки неокрашенных срезов тканей, что исключает задержки, связанные с традиционным окрашиванием и экспертной оценкой.

В ходе испытаний в нескольких медицинских учреждениях ИИ-инструмент превзошел патологоанатомов по скорости и надежности, выявляя тонкие клеточные паттерны и молекулярные маркеры. Система предоставляет вероятностные результаты, позволяя хирургам взвешивать риски в режиме реального времени, что особенно важно для пациентов с глиобластомой, где полное удаление опухоли жизненно необходимо, но сопряжено с высоким риском. Интеграция этой системы в существующие хирургические протоколы знаменует собой переход к прецизионной медицине, дополненной ИИ.

Создание этого ИИ потребовало обширного набора данных, включающего более 10 000 аннотированных изображений от разнообразных групп пациентов, что обеспечило надежность системы. Сотрудники Института рака Дана-Фарбер внесли свой вклад в понимание геномных аспектов, коррелируя визуальные характеристики с генетическими маркерами. Профессор Эрвин Лох в сообщении на платформе X отметил, что инструмент «превзошел людей», отражая позитивные настроения относительно его потенциала в снижении диагностических ошибок. Валидация включала проспективные испытания, в ходе которых ИИ обрабатывал образцы менее чем за две минуты, что значительно быстрее стандартной патологической диагностики. Количество ложноположительных результатов было сведено к минимуму благодаря итеративному обучению.

Однако эксперты отмечают, что технология должна пройти регуляторные процедуры FDA перед широким внедрением. Ранние пользователи предполагают, что ИИ может улучшить показатели выживаемости за счет более целенаправленной терапии. В перспективе интеграция с другими ИИ-системами может привести к созданию комплексных хирургических ассистентов. Сохраняются этические вопросы, касающиеся справедливого доступа и чрезмерной зависимости от алгоритмов. Как отметил Эрик Тополь в сообщении на платформе X, открытое распространение таких моделей ускоряет инновации, но человеческий контроль остается необходимым. Разработка подчеркивает растущую тенденцию в нейроонкологии, где ИИ заполняет пробелы в экспертных знаниях на фоне нехватки патологоанатомов. Партнерства с технологическими компаниями направлены на создание масштабируемых версий, потенциально интегрируемых в роботизированные хирургические платформы. Публикации в блоге директора NIH высоко оценили аналогичные системы за их способность отличать раковые ткани от здоровых. Критики указывают на проблемы конфиденциальности данных и природу «черного ящика» некоторых алгоритмов, призывая к прозрачности. Учитывая, что глиобластома ежегодно поражает тысячи людей, разработка Гарвардского университета представляет собой поворотный момент на пути к более интеллектуальной и безопасной хирургии головного мозга, сочетая передовые технологии с клинической экспертизой.