Весь контент iLive перевіряється медичними експертами, щоб забезпечити максимально можливу точність і відповідність фактам.
У нас є строгі правила щодо вибору джерел інформації та ми посилаємося тільки на авторитетні сайти, академічні дослідницькі інститути і, по можливості, доведені медичні дослідження. Зверніть увагу, що цифри в дужках ([1], [2] і т. д.) є інтерактивними посиланнями на такі дослідження.
Якщо ви вважаєте, що який-небудь з наших матеріалів є неточним, застарілим або іншим чином сумнівним, виберіть його і натисніть Ctrl + Enter.
ШІ може передбачати прогноз при потрійному негативному раку молочної залози
Останній перегляд: 02.07.2025
Дослідники з Каролінського інституту у Швеції вивчили, наскільки добре різні моделі штучного інтелекту можуть передбачати прогноз тричі негативного раку молочної залози, аналізуючи певні імунні клітини всередині пухлини. Дослідження, опубліковане в журналі eClinicalMedicine, є важливим кроком до використання штучного інтелекту в лікуванні раку для покращення здоров'я пацієнтів.
Пухлинно-інфільтруючі лімфоцити – це тип імунних клітин, які відіграють важливу роль у боротьбі з раком. Коли вони присутні в пухлині, це означає, що імунна система намагається атакувати та знищувати ракові клітини.
Ці імунні клітини можуть бути важливими для прогнозування того, як пацієнт із так званим потрійно негативним раком молочної залози реагуватиме на лікування та як прогресуватиме захворювання. Однак результати оцінки імунних клітин можуть відрізнятися, коли патологоанатоми проводять її. Штучний інтелект (ШІ) може допомогти стандартизувати та автоматизувати цей процес, але важко довести, що ШІ працює достатньо добре для використання в охороні здоров'я.
Порівняння десяти моделей штучного інтелекту
Дослідники протестували десять різних моделей штучного інтелекту та порівняли їхню здатність аналізувати пухлинно-інфільтруючі лімфоцити у зразках тканини раку молочної залози з потрійним негативним результатом.
Результати показали, що моделі штучного інтелекту відрізнялися за своєю аналітичною продуктивністю. Незважаючи на ці відмінності, вісім з десяти моделей продемонстрували хорошу прогностичну здатність, тобто вони змогли передбачити майбутній стан здоров'я пацієнтів подібним чином.
Навіть моделі, навчені на меншій кількості зразків, показали хорошу прогностичну здатність, що вказує на те, що пухлиноінфільтруючі лімфоцити є надійним біомаркером», – сказав Балаж Ач, дослідник кафедри онкології та патології Каролінського інституту.
Потрібні незалежні дослідження
Дослідження показує, що для порівняння різних інструментів штучного інтелекту та забезпечення їхньої якості перед впровадженням у охорону здоров'я необхідні великі набори даних. Хоча результати є багатообіцяючими, потрібна додаткова валідація.
«Наше дослідження підкреслює важливість незалежних досліджень, які імітують реальну клінічну практику», — каже Балаш Ач. «Лише завдяки таким випробуванням ми можемо бути впевнені, що інструменти штучного інтелекту є надійними та ефективними для клінічного використання».