Исследователи из Стэнфордской медицинской школы представили модель искусственного интеллекта MUSK, которая превзошла традиционные подходы в прогнозировании клинических исходов и выборе лечения для пациентов с различными типами рака.
В рамках исследования, проведенного с использованием данных проекта «Атлас генома рака», анализировались 16 видов злокачественных опухолей. Для обучения MUSK было использовано 50 млн медицинских изображений патологоанатомических препаратов и более 1 млрд текстов, связанных с механизмами развития рака.
Модель показала впечатляющие результаты. Для пациентов с меланомой MUSK смогла предсказать вероятность рецидива в течение 5 лет с точностью 83%, а это на 12% превышает показатели других моделей ИИ.
В прогнозировании выживаемости пациентов точность модели составила 75%, что заметно выше традиционных клинических методов, демонстрирующих точность 64%. Кроме того, MUSK точно определяла, кто из пациентов с раком легких или ЖКТ наиболее эффективно отреагирует на иммунотерапию. Ее точность в этой задаче достигла 77%, тогда как стандартные методы ограничивались 61%.
По словам разработчиков, ключевым преимуществом MUSK является способность работать с большими объемами данных без необходимости их детальной предварительной разметки. Это делает модель более гибкой и позволяет адаптировать ее для решения конкретных клинических задач с минимальными усилиями со стороны медиков.
Фото: freepik.com