Сегментация опухоли — ключевой этап планирования облучения. От того, насколько точно определены ее границы, зависит результат лечения и сохранность окружающих тканей. Обычно этим занимаются врачи вручную — процесс трудоемкий, а интерпретации могут различаться от специалиста к специалисту. iSeg автоматизирует этот этап и делает его более точным.
Автор исследования Трой Тео указывает на созданный им инструмент искусственного интеллекта.
В отличие от предыдущих ИИ-моделей, iSeg работает в формате 3D и учитывает движение опухоли при дыхании. Это критически важно: около половины всех пациентов с раком в США проходят лучевую терапию, и движение опухоли может снизить эффективность лечения.
"Мы на шаг ближе к сверхточному лечению рака, — отметил доктор Мохамед Абазид, заведующий кафедрой радиационной онкологии Northwestern Medicine и один из авторов исследования. — iSeg может стать тем инструментом, который обеспечит стабильное качество лечения независимо от клиники и опыта врача".
Модель обучали на данных из девяти медицинских центров, включая Northwestern Medicine и Cleveland Clinic. После тестирования на новых пациентах оказалось, что iSeg не только корректно повторяет работу врачей, но и находит зоны опухолей, которые были упущены. Анализ показал, что эти зоны связаны с худшими исходами лечения, если не подвергаются облучению.
iSeg уже проходит испытания в реальных клинических условиях. Команда работает над расширением технологии на другие типы опухолей и адаптацией под МРТ и ПЭТ. По словам разработчиков, технология может быть внедрена в клиниках уже через несколько лет.
