Искусственный интеллект может обнаружить раковые ткани прямо во время операции

Новая тактика проведения хирургической операции, придуманная ирландскими учеными, как заявляют ее авторы, может способствовать кардинальному улучшению результатов лечения онкозаболеваний.

Обычно для оценки состояния тканей требуется проведение лабораторных исследований, что занимает немало времени, особенно когда речь идет об ожидании хиругического вмешательства. Для проведения интервальной рентгенологической визуализации с целью оценки чувствительности к медикаментозной терапии также требуется время. 

Ронан Кэхилл, профессор хирургии в медицинской школе Университетского колледжа Дублина, совместно с коллегами предложили оценивать ткани не только по внешнему виду, но и по поведению, что дает возможность более точно отличить раковые ткани от находящихся неподалеку нормальных тканей. Для этого задействуются возможности искусственного интеллекта по обработке медицинских изображений.

В процессе операции на видеокамеру снимается поведение подозрительной области, которая предварительно была обработана особым красителем. Затем к делу подключается искусственный интеллект, который анализирует то, как ткань меняет цвет, и непосредственно в режиме реального времени делает заключение о том, какова вероятность того, что эта ткань раковая.

«Чтобы определить, является ли это изменение злокачественным, достаточно нескольких минут, – поясняет доктор Кэхилл. – Если они действительно таковые, то нам не нужно ждать биопсии, мы можем удалить опухоль сразу же. Мы получаем больше возможностей, чтобы избавиться от раковых тканей за один раз, тем самым увеличив шансы человека на выздоровление».

По словам ученых, использование этой техники особенно важно при колоректальном раке. «Рак толстой и прямой кишки является вторым по распространенности основным видом рака у мужчин и женщин. И число таких больных растет, особенно среди молодых людей»,  - добавил он.

Jeffrey Dalli et al, Digital dynamic discrimination of primary colorectal cancer using systemic indocyanine green with near-infrared endoscopy, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038/s41598-021-90089-7

Дизайн и поддержка: Ардис Медиа Отличный хостинг: Beget.ru