Алгоритм долголетия: Новые технологии для диагностики рака легких

Этот материал входит в подборку статей о новых технологиях и медицине. Рассказываем, как ученые работают над повышением эффективности лечения рака, инсульта, ишемической болезни сердца, проблем с сосудами и эндокринной системой и прочих заболеваний. Помогают им в этом 3D-принтеры, виртуальная и дополненная реальность, нейронные сети и другие технологии будущего.

Уже написали о борьбе с болезнями сердца, нервной системы, органов чувств, ЖКТ, сосудов и кожи, также в планах осветить заболевания эндокринной системы. В этой статье — о диагностике рака легких.

Исследователи китайской компании Infervision используют машинное обучение и дополненную реальность для диагностики рака.

#справка Базу для обучения ИИ удалось собрать благодаря наличию в госпиталях Китая цифровой инфраструктуры. Она была установлена после вспышки тяжелого острого респираторного синдрома в 2003 году

Методы Infervision решают проблему недостаточного числа врачей в Китае. Из-за недостатка медицинского персонала рак зачастую не диагностируют вплоть до последних, неизлечимых, стадий.

Чен Куан, основатель и CEO Infervision:

«Это технология никоим образом не заменит врачей. Она призвана избавить их от во многом рутинной работы.»

Компания работает в трех направлениях:

AI—CT (компьютерная томография с дополненной реальностью). AI—CT используется для раннего выявления признаков рака легких на снимках томографа. Технология может повысить точность врачебного анализа, поскольку справляется с трудно различимыми (например, недостаточно твердыми) поражениями.

AI—DR (рентген с дополненной реальностью). Усовершенствованный рентген может обнаружить более 20 видов кардиоторакальных поражений. Особо успешно технология идентифицирует узелки в легких, определяя раковых больных.

AI—Scholar (исследовательская платформа, использующая глубинное обучение). Платформа изучает модели глубокого обучения для обеспечения надежной обработки медицинских данных. Врачи могут комбинировать и изменять их для конкретных исследований.

Для улучшения своей технологии Infervision сотрудничает с GE Healthcare, Cisco и Nvidia.

Телефон для дистанционной диагностики

Устройство SpiroCall выполняет функцию спирометра — ключевого прибора для определения состояния легких, измеряющего объем воздуха в них. Оно дает возможность проверить состояние органа при помощи любого мобильного телефона.

Для этого нужно позвонить на специальный начинающийся на 1-800 номер и по команде автоответчика выдохнуть весь воздух из легких. Алгоритм SpiroCall анализирует звук выдоха, после чего устройство высылает результаты диагностики в форме текстового сообщения.

#отРедакции Пытались найти полный номер телефона, чтобы протестировать технологию, но пока его в открытом доступе нет — SpiroCall еще не получил одобрение от американского медицинского регулятора. Отметим, что код 800 предполагает, что звонки, вероятно, будут бесплатными для пользователей

Авторы проекта также разработали “свисток”, который можно распечатать на 3D-принтере для использования тяжелобольными людьми, не способными достаточно сильно выдохнуть.

Точность анализа сервиса составляет 95,8%, что сопоставимо с традиционным оборудованием. Сравнение SpiroCall и спирометра:

Ранее для проверки легких при помощи сервиса требовалось наличие специального приложения для смартфона SpiroSmart. Сделать его облачным удалось после анализа данных 4 тыс. пациентов из США, Индии и Бангладеша.

#интересное В 2017 году разработчик SpiroCall, стартап Senosis Health, был куплен Google. Помимо сервиса для определения состояния легких, компания создала приложения BiliCam для определения желтухи у младенцев и HemaApp для измерения уровня гемоглобина

Поисковики для раннего выявления болезни

Сотрудники Microsoft Research проанализировали статистику поисковика Bing, чтобы обнаружить людей, искавших информацию по фразам, похожим на “у меня только что диагностировали рак легких”. Затем они изучили историю более ранних запросов этих людей.

Исследователи выяснили, что до диагностирования онкологии такие люди искали информацию о боли в груди, признаках бронхита и других симптомах. Результаты были использованы для создания ИИ-системы, которая помогает выявить высоких риск рака легких на ранних стадиях.

Ранее подразделение Microsoft Research разработало аналогичный алгоритм для рака поджелудочной железы. Райен Уайт, один из авторов исследования:

«Цель не в проведении диагностики. Она в том, чтобы те, кто подвержен высокому риску, взаимодействовали с медиками-профессионалами, которые действительно могут поставить правильный диагноз.»

По данным Bloomberg, внедрение ИИ от Microsoft в поисковики поможет выявлять признаки рака легких примерно на год раньше в 39% случаев с долей ложноположительных результатов в 0,1%.

Машинное обучение для эффективной диагностики

В 2017 году Kaggle, платформа для проведения соревнований среди специалистов по анализу данных, провела чемпионат по выявлению признаков рака в легких (Data Science Bowl 2017). Данные для анализа были предоставлены Национальным институтом онкологии США, а призовой фонд составил $1 млн.

Перед участниками была поставлена цель создать более совершенный инструмент диагностики. Использование ИИ может ускорить обнаружение болезни, а также сократить количество ложноположительных результатов — идентификацию здоровых людей как больных.

Предложенные конкурсантами варианты можно посмотреть на странице чемпионата.

#интересное В 2018 году чемпионат Kaggle также был связан с медициной — соревнующиеся должны были представить алгоритмы для обнаружения клеточных ядер на снимках. Это позволит быстрее диагностировать разнообразные болезни

Напечатанная модель легких для исследований

Сотрудники чешского Технологического университета Брно использовали 3D-печать для создания функциональной модели человеческого легкого.

Она будет использоваться для научных исследований, в частности в области астмы и других проблем с дыханием. Ученые рассчитывают, что на их модели также можно будет тестировать лечение и медикаменты.

Почитать по теме

• Разработки Infervision
• Выявление проблем с легкими по телефону
• Ранняя диагностика рака по поисковым запросам
• Недостатки традиционной диагностики рака
• Варианты использования модели легкого

Эта статья изначально была опубликована в Дайджесте DTI — еженедельной подборке новостей об экономике и новых технологиях. Подписаться на Дайджест можно по ссылке.

Больше статей доступно на blog.dti.team