Umělá inteligence mění diagnostiku: Rakovinu slinivky břišní odhalí až 3 roky před prvními příznaky

Rakovina slinivky břišní je jednou z nejzákeřnějších forem rakoviny, která se má do roku 2030 stát druhou nejčastější příčinou úmrtí na rakovinu v USA. Důvodem je, že 85 procent případů je diagnostikováno až ve fázi, kdy se nemoc již rozšířila a možnosti léčby jsou omezené.

Rakovina slinivky břišní je jednou z nejzákeřnějších forem rakoviny, která se má do roku 2030 stát druhou nejčastější příčinou úmrtí na rakovinu v USA. Důvodem je, že 85 procent případů je diagnostikováno až ve fázi, kdy se nemoc již rozšířila a možnosti léčby jsou omezené. Včasná detekce je klíčová pro úspěšnou léčbu.

Naději nyní přináší nově vyvinutý model umělé inteligence (AI) s názvem REDMOD (radiomics-based early detection model), který vytvořili výzkumníci z Mayo Clinic a University of Texas MD Anderson Cancer Center. Systém byl testován na CT snímcích lidí, u nichž byla později diagnostikována rakovina slinivky břišní.

REDMOD dokázal úspěšně rozpoznat nejčastější formu rakoviny slinivky břišní v téměř třech ze čtyř případů (73 procent) přibližně 16 měsíců před skutečnou diagnózou. To je téměř dvojnásobná úspěšnost oproti specialistům, kteří snímky hodnotili bez pomoci AI (38,9 procenta). V některých případech AI identifikovala podezřelé tkáňové vzorce více než dva roky před diagnózou, přičemž tým věří, že by rakovinu mohla odhalit až tři roky dopředu.

Radiolog a specialista na nukleární medicínu Ajit Goenka z Mayo Clinic zdůrazňuje: „Největší překážkou v záchraně životů před rakovinou slinivky břišní byla naše neschopnost odhalit nemoc, když je ještě léčitelná. Tato umělá inteligence nyní dokáže identifikovat signaturu rakoviny z normálně vypadající slinivky a dělá to spolehlivě v čase a v různých klinických prostředích.“

Model REDMOD byl trénován na 969 CT snímcích slinivky břišní, aby se naučil rozpoznávat jemné známky rakoviny v jejích nejranějších fázích. Namísto hledání zjevného nádoru se AI zaměřuje na radiomické vzorce – narušení textury a struktury tkáně, které jsou pro lidské oko často příliš nepatrné. Při testování na 430 zdravých kontrolách AI chybně označila 81 osob jako podezřelé, což by v reálném scénáři vedlo k dalším testům. Nicméně, pro pacienty s více dostupnými snímky AI produkovala převážně konzistentní výsledky, i když byly snímky pořízeny s odstupem měsíců.

Výzkumníci jsou povzbuzeni těmito ranými výsledky a doufají, že s dalším vývojem a doladěním se systém stane nesmírně užitečným nástrojem pro řešení jedné z nejnebezpečnějších rakovin. Další kroky zahrnují testování AI na větších a rozmanitějších skupinách lidí a zjištění, jak snadno ji lékaři mohou začlenit do svých stávajících postupů. Studie byla publikována v časopise Gut.