Учёные создали нейросеть для ранней диагностики рака поджелудочной железы

Исследователи Балтийского федерального университета имени Канта совместно с коллегами из Южного федерального университета разработали нейросетевую модель для ранней диагностики рака поджелудочной железы по снимкам компьютерной томографии.

Как сообщили ТАСС в Минобрнауки России, это заболевание часто выявляют на поздних стадиях, когда прогноз для пациента крайне неблагоприятен — пятилетняя выживаемость составляет около 9 процентов.

Разработанная система на основе архитектуры U-Net автоматически анализирует КТ-снимки и выявляет подозрительные новообразования. Диагностическая модель показала высокие результаты: точность — 88 процентов, чувствительность и специфичность — по 98 процентов. Программа не просто отмечает наличие опухоли, а выделяет её на снимке почти так же точно, как опытный врач. Она может выявлять новообразования даже небольшого размера, что критически важно для ранней диагностики.

Профессор Института высоких технологий БФУ Михаил Никитин пояснил, что программа разрабатывалась как система поддержки принятия решений для рентгенологов, онкологов и хирургов. Аспирант вуза Федор Парамзин добавил, что обычно рентгенолог вручную изучает каждый снимок из большого количества, на что требуется много времени и опыта. Созданная программа помогает находить подозрительные участки, а в дальнейшем они будут дообследованы.

Разработанная модель имеет ряд ключевых преимуществ перед аналогами. Её внедрение позволит ускорить анализ медицинских изображений, повысить вероятность выявления опухолей на ранних стадиях и стандартизировать диагностику, снизив влияние субъективного фактора. В перспективе метод может быть масштабирован на другие центры и регионы при адаптации под локальные протоколы и требования к клиническим процессам.