Результати дослідження опубліковані в журналі Cancers. Учені почали працювати над розробкою подібного функціоналу ще на початку 2024 року, але команда під керівництвом професора біоінженерії Саїда Амала розробила нову програму, призначену саме для виявлення раку грудей.
Дивіться також Схвалили новий препарат проти раку ендометрію від AstraZeneca: яка його ефективність та дія
Як працює програма
За словами вчених, модель, "працює як ансамбль із багатьох інструментів", допомогла досягти точності у 99,72% випадках захворювання.
ШІ-модель навчали на зображеннях тканин молочної залози із двох баз даних: BACH та BreakHis.
"Для обох наборів даних було застосовано п'ятикратну перехресну перевірку для ретельного навчання та тестування", – наголосили дослідники.
Детальніше про діагностику
Зображення (WSI) аналізували за допомогою різних моделей, які могли розпізнати злоякісні пухлини з-поміж інших. Для класифікації зображень використовували моделі нейронних мереж – VGG16 і ResNet50.
- Ensemble продемонструвала точність 99,72% у класифікації гістопатологічних зображень молочної залози з набору даних BreakHis на доброякісні та злоякісні категорії.
- BreastNet показала загальну точності 97,56%, а DenseNet121-AnoGAN – 91,44% точності.
- Також модель DRDA-Net досягла точності 96,10%, а DenTnet – 99,28%.
Чому це чудові новини
Вона система може дозволити лікарям швидше і краще лікувати пацієнтів. Також ці дані можуть стати початком створення нових моделей ШІ, які можна буде використовувати для діагностики інших видів онкології.
"Штучний інтелект аналізуватиме зображення з високою роздільною здатністю і навчатиметься на основі історій даних, як виявляти ракові патерни і ставити діагнози. ШІ не пропустить пухлину під час біопсії і "не виснажиться", поставивши діагноз 10 чи 20 людям", – каже Саїд Амал.
Учені хочуть створити онлайн-платформу для діагностики різних видів раку за допомогою інноваційних технологій штучного інтелекту та надати лікарям з усього світу доступ до цієї єдиної системи.