09.04.2018

Роль нейросетей в лечении пациентов c колоректальным раком

  • Роль нейросетей в лечении пациентов c колоректальным раком

Исследователи из University of Helsinki  предположили, что технологии на базе глубокого обучения (нейросети) смогут более точно оценивать прогноз пациентов с колоректальным раком по сравнению с опытными специалистами. В журнале Scientific Reports сообщили о создании алгоритма работы нейронных сетей, который, позволит точнее прогнозировать результаты лечения пациентов на основании образцов ткани опухоли толстой кишки.

«В нашем исследовании мы поставили цель узнать, можно ли использовать алгоритмы нейросетей для анализа гистологических образцов опухоли и выявления в них прогностических признаков без какого-либо экспертного контроля. Похоже, что теперь для этого человеческий фактор практически не играет роли», - отметил  исследователь University of Helsinki доктор наук Йохан Лундин (Johan Lundin), научный директор FIMM-Institute for Molecular Medicine Finland.

Исследователи использовали алгоритмы обучения нейросети для анализа изображений образцов опухолевой ткани для прогноза исходов у пациентов с колоректальным раком. Авторы работы отметили, что их последние результаты являются инновационными, потому что алгоритм предсказывал исходы без какой-либо промежуточной классификации тканей.

Команда провела анализ оцифрованных образцов тканевой матрицы 420 пациентов с колоректальным раком. Исследователи имели в распоряжении клинические и морфологические данными всех пациентов. Эта работа продемонстрировала превосходство нейросети над экспертами, которые проводили гистологическое исследование, как при оценке небольших участков тканевой матрицы, так и всего препарата.  

«Использование нейросетей в дальнейшем позволит выявить ранее неизвестные прогностические признаки различных исходов у этой категории пациентов.

Наши результаты действительно свидетельствуют о том, что методы глубокого обучения позволяют более точно делать прогноз по сравнению с опытными экспертами», - пояснил Лундин.

Изображения, проанализированные нейросетями, были предоставлены трем опытным патологоанатомам из двух разных учреждений. Точность прогноза в отношении краткосрочных и долгосрочных исходов в группе нейросети была выше, чем в группе опытных специалистов. При определении степени дифференцировки опухоли нейросети также дали более точные результаты.

Доктор Лундин отметил, что дальнейшие работы необходимы для того, чтобы определить, какие факторы влияют на окончательное решение системы. Исследователи надеются лучше понять, что “видит” нейронная сеть. “Эти первоначальные выводы являются важным шагом на пути к созданию более персонализированного подхода у пациентов с колоректальным раком.”- подчеркнул доктор Лундин.

 

Deep learning based tissue analysis predicts outcome in colorectal cancer. Bychkov D, Linder N, Turkki R, Nordling S, Kovanen PE, Verrill C, Walliander M, Lundin M, Haglund C, Lundin J. Sci Rep. 2018 Feb 21;8(1):3395. doi: 10.1038/s41598-018-21758-3.

Комментарии

Пока нет комментариев. Вы можете оставить свой комментарий.