Лента новостей → ИИ помогает обнаружить рак поджелудочной железы
Исследование показало, что производительность инструментов глубокого обучения сопоставима с эффективностью рентгенологов
Согласно исследованию, опубликованному в журнале Radiology , инструмент ИИ очень эффективен при обнаружении рака поджелудочной железы на КТ .
Рак поджелудочной железы имеет самую низкую пятилетнюю выживаемость среди онкологических заболеваний. По прогнозам, к 2030 году он станет второй основной причиной смерти от рака в Соединенных Штатах. Раннее выявление — лучший способ улучшить мрачные перспективы, поскольку прогноз значительно ухудшается, когда опухоль вырастает более чем на 2 сантиметра.
КТ является основным методом визуализации для выявления рака поджелудочной железы, но она пропускает около 40% опухолей размером менее 2 сантиметров. Существует острая необходимость в эффективном инструменте, который помог бы радиологам улучшить обнаружение рака поджелудочной железы.
Исследователи из Тайваня изучают инструмент компьютерного обнаружения (CAD), который использует глубокое обучение для обнаружения рака поджелудочной железы. Ранее они показали, что инструмент может точно отличить рак поджелудочной железы от нераковой поджелудочной железы. Однако в этом исследовании рентгенологи вручную идентифицировали поджелудочную железу на изображениях.
В новом исследовании инструмент ИИ автоматически идентифицировал поджелудочную железу. Это важное достижение, учитывая, что поджелудочная железа граничит с несколькими органами и структурами и сильно различается по форме и размеру.
Анализ неопухолевой части поджелудочной железы с вторичными признаками рака поджелудочной железы или без них с помощью классификационных моделей. Синий контур представляет собой часть поджелудочной железы, проанализированную с помощью моделей классификации. Опухоль (красный контур) не была идентифицирована моделью сегментации; таким образом, он не анализировался классификационными моделями. (A) Неаннотированное КТ-изображение пациента с раком головки поджелудочной железы. (B) Неопухолевая часть поджелудочной железы демонстрирует вторичные признаки рака поджелудочной железы (расширение протока поджелудочной железы с резкой отсечкой [стрелки]) и классифицируется как раковая в соответствии с классификационными моделями. (С)Неопухолевая часть поджелудочной железы выглядела нормальной и была классифицирована как нераковая после того, как расширенный проток был замещен и приписан окружающей паренхиме поджелудочной железы нормального вида.
https://doi.org/10.1148/radiol.220152 © РОСНА 2022
У инструмента есть потенциал для раннего обнаружения рака меньшего размера
Исследователи разработали инструмент с внутренним набором тестов, состоящим из 546 пациентов с раком поджелудочной железы и 733 участников контрольной группы. Инструмент достиг 90% чувствительности и 96% специфичности во внутреннем тестовом наборе.
За валидацией последовал набор из 1473 отдельных экзаменов КТ, проведенных в учреждениях по всему Тайваню. Инструмент достиг 90% чувствительности и 93% специфичности в различении рака поджелудочной железы от контроля в этом наборе. Чувствительность для выявления рака поджелудочной железы менее 2 сантиметров составила 75%.
«Производительность инструмента глубокого обучения казалась такой же, как у рентгенологов», — сказал старший автор исследования Вейчунг Ван, доктор философии, профессор Тайваньского национального университета и директор университетской лаборатории MeDA. «В частности, в этом исследовании чувствительность компьютерного инструмента глубокого обучения для обнаружения рака поджелудочной железы была сравнима с чувствительностью рентгенологов в третичном специализированном центре независимо от размера и стадии опухоли».
По словам доктора Ван, инструмент САПР может предоставить большой объем информации для помощи клиницистам. Это может указывать на подозрительную область для ускорения интерпретации рентгенологом.
«Инструмент CAD может служить в качестве дополнения для рентгенологов для улучшения выявления рака поджелудочной железы», — сказал соавтор исследования Вей-Чи Ляо, доктор медицинских наук, из Национального Тайваньского университета и Государственной университетской больницы Тайваня.
Исследователи планируют дальнейшие исследования. В частности, они хотят посмотреть на эффективность инструмента в более разнообразных группах населения. Поскольку текущее исследование было ретроспективным, они хотят увидеть, как оно будет работать в реальных клинических условиях.