Последние ИИ Стэнфорда помогают врачам более точно диагностировать аневризмы мозга

От рака молочной железы до аневризм головного мозга, искусственный интеллект продолжает утверждать себя в качестве ценного диагностического инструмента. Исследователи из Стэнфордского университета создали ИИ для прогнозирования вероятности возникновения аневризм при сканировании головного мозга с высокой точностью.

Несмотря на то, что аневризмы головного мозга встречаются относительно редко, они внезапно появляются и имеют очень короткий период времени для лечения, прежде чем они становятся смертельными. По данным фонда Brain Aneurysm, около 30 000 человек в Соединенных Штатах страдают этим заболеванием в год, 15% умирают по дороге в больницу, а 40% всех случаев приводят к летальному исходу. Из оставшихся в живых 66 процентов страдают некоторой степенью снижения неврологической функции. Это делает точную и раннюю диагностику наиболее важным фактором предотвращения аневризмы головного мозга, но это оказалось очень трудной задачей для медицинских работников.

Исследования в Стэнфордском университете признали сложность этой проблемы и создали инструмент, помогающий решить ее. Кристен Йом, доцент радиологии и соавтор статьи, объясняет, почему ИИ является жизненно важным компонентом в диагностическом процессе:

Поиск аневризмы является одной из самых трудоемких и критических задач, которые решают радиологи. Учитывая врожденные проблемы со сложной нервно-сосудистой анатомией и потенциальный фатальный исход пропущенной аневризмы, это побудило меня применить достижения в области компьютерных наук и зрения для нейровизуализации.

Аневризмы мозга появляются, когда стенка артерии в головном мозге расширяется, но настоящие проблемы не начинаются, пока эти выпуклости не начнут вытекать кровь или лопаться. Чем больше они становятся, тем сложнее становится лечение, если они разрываются. В то время как другие диагностические усилия направлены на выявление признаков заболевания, прежде чем оно может заметно проявиться, аневризмы мозга имеют различное происхождение от злоупотребления наркотиками до рака и различных проблем, связанных с кровью. Большая проблема остается в обнаружении существующих аневризм в первую очередь. Прежде чем разорваться, аневризмы головного мозга, как правило, не имеют каких-либо симптомов, и удаление их требует корректирующей операции. Это приводит к осторожному и тщательному диагностическому процессу, так как врачи не хотят заказывать операции на головном мозге без уверенности в ее необходимости.

Осложнения в процессе диагностики создали уникальные проблемы для Йом и ее команды, когда они подходили к созданию своего инструмента AI HeadXNet. Важность избежания ошибочного диагноза означала, что HeadXNet не мог оказывать чрезмерного влияния на решения врача. Кроме того, сканирование мозга - это полные трехмерные модели со значительно большей сложностью, чем плоские изображения, которые, как правило, обучают понимать сверточные нейронные сети. Чтобы решить эти проблемы, команда Yeom вручную пометила каждый воксел в данных обучения, чтобы указать, содержит ли он аневризму. После обучения HeadXNet предоставил свой ответ только в виде наложения на точные участки мозга с наибольшей вероятностью аневризмы, не оказывая дополнительного влияния, которое могло бы повлиять на ошибочный диагноз.

Команда Yeom провела тестирование HeadXNet с восемью клиницистами и 115 сканированиями головного мозга, и этот небольшой тест дал положительные результаты. Используя инструмент, врачи правильно определили больше аневризм и уменьшили количество диагностических разногласий среди них. Даже несмотря на эти многообещающие результаты, мы не увидим HeadXNet как часть диагностического процесса в ближайшем будущем. Помимо необходимости дальнейшей разработки и тестирования для обеспечения его безопасного использования в больших группах населения, современные средства просмотра сканирования мозга не предназначены для интеграции с технологиями машинного обучения, такими как HeadXNet. Широкое использование этой технологии требует больше данных, тестирования и разработки, прежде чем население сможет извлечь из этого пользу.

Тем не менее, HeadXNet служит значительным шагом вперед в процессе решения сложной и фатальной проблемы с недостаточно финансируемыми исследованиями. Это также демонстрирует большую выгоду использования искусственного интеллекта в качестве партнера по сотрудничеству, а не замены человека в целом. При правильной мотивации и реализации ИИ может многое предложить человечеству. Хотя мы также должны учитывать худшее, мы по-прежнему видим результаты надежды на лучшее.

Главный кредит изображения: Storyblocks