AI моделът REDMOD открива фини промени в тъканта на панкреаса, свързани с рак, средно 475 дни преди поставянето на диагнозата. Изследователският екип, сред чиито автори са Sovanlal Mukherjee и Ajit Harishkumar Goenka, публикува резултатите онлайн в списание Gut.
Представете си, че ви правят компютърна томография на корема по друга причина. Рентгенологът не вижда данни за рак, а диагнозата се появява много по-късно. Именно такива по-стари снимки анализира проучването. Компютърът не е бил повикан за консултация в кабинета; засега работи върху вече събрани данни.
Какво търси моделът REDMOD
Ракът на панкреатичните канали, наричан панкреасен дуктален аденокарцином, често се открива късно. В ранните етапи той може да не дава забележими симптоми, а промените в тъканта да са твърде фини за стандартно разчитане на образите.
Екипът разработва REDMOD, съкращение от Radiomics-based Early Detection Model. Моделът анализира много фини особености в текстурата на панкреасната тъкан на компютърна томография. Този подход се нарича радиомика. REDMOD автоматично открива и очертава панкреаса, така че специалистът да не трябва ръчно да маркира границите му във всеки образ.
Целта е да се уловят ранни сигнали, които не са били разпознати при обичайния преглед на снимките. Изследователите описват възможността за откриване на образни белези на стадий 0, но това не означава, че моделът вече поставя диагноза в болничната практика.
Как е проведено изследването
Изследователите анализирали коремни КТ снимки на 219 пациенти от няколко болници. При първоначалното разчитане рентгенолозите не били установили рак, но всички пациенти впоследствие получили такава диагноза.
Снимките били направени на различни интервали преди диагнозата:
- 87 пациенти, или 40%, били сканирани 3–12 месеца по-рано.
- 76 души, или 35%, имали снимки от 12–24 месеца преди диагнозата.
- При 56 пациенти, или 25%, изследването било направено повече от 24 месеца по-рано, до около три години.
При 64% от тези пациенти туморът се развил в главата на панкреаса. Екипът сравнил снимките с тези на 1243 души, които не развили рак на панкреаса през следващите до три години. Контролната група била съпоставена по възраст, пол и дата на сканирането. Средната възраст била 69 години в групата с последваща диагноза и 64 години в контролната; и в двете групи възрастта варирала от 34 до 88 години.
Прочетете още
Сребърен диамин флуорид срещу кариес при деца
Как се представи AI спрямо рентгенолозите
REDMOD разпознал образните сигнали средно 475 дни преди клиничната диагноза. В изследваната група чувствителността му била 73%, сравнено с 39% при опитните рентгенолози. Чувствителността показва каква част от хората с болестта методът успява да идентифицира.
Разликата била още по-видима при снимките, направени повече от две години преди диагнозата: REDMOD отчел 68% срещу 23% при рентгенолозите. При отделна група от 539 пациенти от няколко болници моделът правилно класифицирал малко над 81% от снимките като такива без рак. В набора NIH-PCT на Националните здравни институти на САЩ, включващ 80 души, правилно разпознал 87,5% като свободни от рак на панкреаса.
Резултатите се повтаряли във времето: при повторен анализ на снимки от едни и същи пациенти, направени с интервал от няколко месеца, REDMOD давал съвпадащи резултати в 90–92% от случаите.
Какво още не е установено
Това е анализ на предишни снимки, а не проспективно изпитване, при което моделът се използва предварително и се проследява какво се случва с пациентите. Затова проучването показва, че REDMOD е открил сигнали в тези данни, но не установява дали използването му в обичайната медицинска практика ще доведе до по-ранно лечение или по-добра преживяемост.
Авторите посочват и ограничено етническо разнообразие сред участниците. Това оставя отворен въпроса дали моделът ще работи еднакво добре при различни групи хора. Екипът иска системата да бъде тествана проспективно, особено при хора с повишен риск, включително при необяснима загуба на тегло или наскоро диагностициран диабет.
Изследователите цитират моделиращи проучвания, според които увеличаването на дела на локализираните тумори от 10% на 50% би увеличило преживяемостта повече от два пъти. Това е резултат от моделиране, а не наблюдаван ефект от използването на REDMOD в настоящото изследване.
REDMOD засега е изследователска система. Преди да стане част от рутинната диагностика, трябва да бъде проверена при хора, докато се използва в реални условия. Тук надеждата е в по-ранното разпознаване; доказателството за полза при пациентите предстои.
