Компьютер сможет диагностировать рак лучше, чем врачи

Разработка под названием Computational Pathologist (или сокращенно C-Path) способна классифицировать раковые клетки по типу и даже прогнозировать успешность хирургической операции для каждого конкретного случая. Исследователи из Стэнфорда разработали самообучающийся алгоритм распознавания изображений и провели его обучение с использованием образцов тканей пациенток, чья участь уже известна на данный момент. В том числе компьютерному патоморфологу были предложены снимки опухолей пациенток, выживших и скончавшихся в течение пяти лет после операции. Материалы для исследования предоставил Голландский национальный институт по изучению рака и одна из медицинских клиник Ванкувера.

Компьютерная программа научилась выполнять тысячи измерений, в том числе изучать морфологию клеток и другие характеристик. После этого опытные врачи научили компьютер отличать друг от друга два типа клеток – стромальными и эпителиальными. Эта способность является критически важной для определения тяжести опухоли и прогнозирования темпов ее развития. В общей сложности к настоящему моменту система C-Path умеет распознавать до 6642 отдельных характеристик больных клеток и с высокой точностью оценивать шансы пациента на выздоровление.

Кстати, в ходе тестирования C-Path также были установлены закономерности, ранее неизвестные онкологам. Ученые узнали, что для точного прогнозирования исхода заболевания необходимо также учитывать некоторые характеристики клеток, окружающих опухоль.

Несмотря на успешно проведенное тестирование, система C-Path пока еще не готова для клинического использования. Однако многие квалифицированные специалисты уже признали неоспоримые преимущества электронного патоморфолога.