Світ 01.05.2026 Новини

ШІ може виявляти рак підшлункової залози за 16 місяців до офіційного діагнозу

ШІ може виявляти рак підшлункової залози за 16 місяців до офіційного діагнозу Дослідження 01.05.2026 13:21 Укрінформ Американські вчені розробили модель штучного інтелекту, яка здатна виявляти рак підшлункової залози на регулярних комп’ютерних томографіях за багато місяців або навіть років до того, як хворобу діагностують традиційними методами.

Дослідники використали 969 комп’ютерних томограм (КТ сканувань) підшлункової залози як навчальні дані для REDMOD, щоб він міг навчитися виявляти ледь помітні ознаки раку на його найраніших стадіях.

Читайте також: У Японії розробили ШІ-систему для високоточної діагностики раку шийки матки

Після процесу навчання ШІ проаналізував томограми 430 здорових людей з контрольної групи та 63 пацієнтів, у яких пізніше діагностували рак. REDMOD виявив ознаки захворювання у 73% випадків у середньому за 16 місяців до офіційного діагнозу. У деяких випадках модель фіксувала підозрілі зміни за понад два роки до постановки діагнозу, але дослідники вважають, що вона може виявити рак до трьох років наперед.

Зазначається, що два досвідчені радіологи, які переглядали ті самі сканування без допомоги ШІ, виявили підозрілі ознаки лише у 38,9% випадків.

«Найбільшою перешкодою для порятунку життів від раку підшлункової залози була наша нездатність побачити хворобу, коли вона була ще виліковна. Цей штучний інтелект тепер може ідентифікувати ознаки раку за нормальною на вигляд підшлунковою залозою, і він може робити це надійно з часом і в різних клінічних умовах», — каже радіолог і спеціаліст з ядерної медицини Клініки Майо Аджит Гоенка.

Вказується, що з 430 здорових людей з контрольної групи 81 були помилково ідентифіковані REDMOD як підозрілі, тому, якби штучний інтелект був задіяний у реальній програмі лікування, цих людей могли б викликати на додаткові тести, перш ніж їм було б поставлено остаточний діагноз.

Читайте також: Вчені розробили ШІ-інструмент, здатний прогнозувати ризики серцевих хвороб

Модель продемонструвала стабільну роботу на даних з різних лікарень і обладнання, що робить її перспективною для широкого клінічного застосування.

Як повідомляє Укрінформ, дослідники навчили штучний інтелект передбачати, на основі десятків тисяч сканів очей, які пацієнти з кератоконусом потребують раннього лікування, а яких можна безпечно спостерігати, скорочуючи кількість непотрібних процедур і запобігаючи втраті зору.

Фото: freepik

Світ

Поділитися

Корисне

Ще новини

Повідомити новину