Учёные представили новую систему на основе искусственного интеллекта, способную определять типы диффузных глиом у взрослых по современной классификации ВОЗ 2021 года. Ключевая особенность разработки — использование исключительно гистологических изображений без необходимости проведения дорогостоящих молекулярных исследований.
Технология анализирует стандартные H&E-срезы тканей с помощью алгоритмов машинного обучения. Такой подход позволяет значительно ускорить процесс диагностики и снизить финансовую нагрузку на медицинские учреждения, сохраняя при этом высокую точность результатов.
Разработка основана на масштабной международной базе данных. Модель обучалась на более чем 1300 клинических случаях из США, а также дополнительных выборках из Австрии и Индии. В ходе работы исследователи протестировали различные архитектуры нейросетей и методы обработки изображений, чтобы добиться максимальной эффективности.
Результаты испытаний показали высокий уровень точности: около 98% на обучающей выборке и более 92% при проверке на независимых данных. Отмечается, что специализированные нейросети, адаптированные под медицинские изображения, показали лучшие результаты по сравнению с универсальными моделями. Дополнительно использование мульти-масштабного анализа позволило повысить качество распознавания.
Разработчики уверены, что внедрение технологии поможет врачам быстрее устанавливать диагноз и точнее подбирать лечение для пациентов. В перспективе планируется дальнейшее совершенствование системы, включая расширение её функционала и повышение точности диагностики, пишет источник.