Нейросеть распознала рак легких лучше рентгенологов

Специалисты из нескольких медицинских центров США натренировали сверточную нейронную сеть определять рак легких на МРТ-снимках. В испытаниях она показала себя либо наравне с шестью рентгенологами, либо лучше их.

Рак легких — самое распространенное из онкологических заболеваний. В 2018 году из 9,6 миллиона смертей от них 1,76 миллиона приходится именно на рак легких. На ранних стадиях его выявляют при помощи скрининга, и тогда лечение может начаться раньше, что повышает шансы пациента. Для этого врачи делают МРТ грудной клетки, на которых специалист определяет опасные новообразования в легких. Однако в скрининге до сих пор высок процент врачебной ошибки — ложноположительных или ложноотрицательных результатов.

Поэтому ученые ищут способы повысить эффективность скрининга. Один из возможных подходов состоит в том, чтобы обучить глубокую нейросеть определять новообразования на снимках со скрининга и заменить таким образом человека. Этим в ходе своей новой работы занялись специалисты из нескольких американских медицинских центров. Для этого они обучили глубокую сверточную нейросеть на изображениях из базы данных исследования NLST (National Lung Screening Trial, Национальный скрининг на рак легких). Это 42 290 МРТ-снимков, взятых у 14 851 пациента. У 578 из них рак был точно установлен с помощью биопсии (взятия образцов ткани).

Работает модель следующим образом: в нее загружают томограммы легких и, если есть, более ранние снимки (например, с предыдущего скрининга). Она анализирует подозрительные области на этих изображениях и выдает общий прогноз злокачественности для конкретного случая, оценку риска развития рака и локализацию предполагаемой раковой области.

Работу модели проверили на снимках 6719 пациентов (из них рак точно диагностировали у 89 человек) и сравнили с результатами шести опытных рентгенологов, которым предоставили набор снимков 597 пациентов (83 случая рака). В случае, когда у модели и рентгенологов был только один набор снимков, она превзошла всех шестерых специалистов, сократив количество ложноположительных результатов на 11% и ложноотрицательных — на 6%. Общая точность определения рака составила 94,4%.

Если же у специалистов и нейросети были предыдущие снимки (а у людей еще и история болезни, и другие данные о пациенте), то нейросеть была так же точна, как и люди. Результат подтвердился на независимой клинической проверке на 1139 случаях.

Авторы предупреждают, что эти результаты еще нужно проверить на больших выборках пациентов, но надеются, что модель сможет помочь специалистам диагностировать рак.

Источник