Российские учёные создали нейросеть для ранней диагностики рака поджелудочной железы с точностью 88%

Исследователи БФУ им. Канта и Южного федерального университета разработали нейросетевую модель на основе архитектуры U-Net для анализа КТ-снимков.

Рак поджелудочной железы — один из самых коварных видов онкологии. Его долго не замечают, а когда находят, бывает поздно. Пятилетняя выживаемость при поздних стадиях составляет всего около 9 процентов. Но теперь у врачей появляется мощный цифровой помощник.

Исследователи Балтийского федерального университета имени Канта (БФУ) совместно с коллегами из Южного федерального университета (ЮФУ) создали нейросетевую модель для ранней диагностики этого заболевания по снимкам компьютерной томографии. Как сообщили ТАСС в Минобрнауки России, разработка уже показала впечатляющие результаты.

В основе системы — архитектура U-Net, хорошо зарекомендовавшая себя в медицинской сегментации изображений. Нейросеть автоматически анализирует КТ-снимки, выявляет подозрительные новообразования и, что самое важное, выделяет опухоль на снимке почти так же точно, как опытный врач-рентгенолог. Причём программа «видит» даже небольшие образования, которые человеческий глаз может пропустить.

Профессор Института высоких технологий БФУ Михаил Никитин пояснил, что программа разрабатывалась как система поддержки принятия решений для рентгенологов, онкологов и хирургов. Она не заменяет врача, а помогает ему работать быстрее и качественнее. Аспирант вуза Федор Парамзин добавил, что рентгенолог вручную изучает огромное количество снимков, тратя много времени и сил. Нейросеть автоматически подсвечивает подозрительные участки — человеку остаётся их дообследовать.

Точность модели — 88 процентов. Чувствительность и специфичность — по 98 процентов. Это значит, что система редко пропускает реальную опухоль и редко принимает здоровую ткань за больную.