ИИ научился предсказывать рак легких задолго до появления симптомов

Группа исследователей представила инновационный алгоритм, способный выявлять рак легких на самых ранних стадиях — за месяцы до того, как пациента направят к онкологу. Разработка основана на анализе медицинских данных более полумиллиона человек и предлагает новый подход к диагностике: вместо использования заранее заданных параметров, таких как курение или кашель с кровью, алгоритм работает с полными наборами информации, включая неструктурированные заметки, которые врачи оставляли в течение многих лет.

В основе метода лежит возможность анализировать так называемые скрытые сигналы, которые ранее оставались вне зоны внимания из-за своей разрозненности или неявности. Благодаря этому системе удалось предсказать около 62% случаев заболевания на ранних стадиях, значительно опережая стандартные клинические маршруты выявления болезни. Авторы проекта отмечают, что ранняя диагностика особенно важна при раке легких, так как большинство пациентов обращаются за помощью уже на третьей или четвертой стадии заболевания, когда прогноз крайне неблагоприятен и терапевтические возможности ограничены.

Принцип работы алгоритма заключается в машинном обучении, при котором нейросеть обучается на исторических данных пациентов, включая описания симптомов, анализы, жалобы и даже косвенные упоминания в амбулаторных картах. Врачи, участвовавшие в проекте, пояснили, что система способна связать фрагменты, казавшиеся незначительными, в единую картину, указывающую на повышенный риск развития онкологического заболевания.

Разработчики уверены, что потенциал технологии выходит далеко за рамки диагностики рака легких. По их словам, алгоритм можно адаптировать и к другим онкологическим заболеваниям, таким как рак поджелудочной железы или яичников, где своевременное выявление также является критическим фактором выживаемости. Применение такой системы в клинической практике может изменить стандартный подход к профилактике и ранней диагностике, обеспечив миллионам людей шанс на своевременное лечение и спасение жизни.