Google впервые лицензировал свою ИИ-систему диагностики рака

Сегодня компания Google объявила, что передала лицензию на исследовательскую модель искусственного интеллекта для скрининга рака молочной железы медицинской технологической компании iCAD. Это первый раз, когда Google лицензирует технологию в надежде, что она в конечном итоге приведет к более точному обнаружению рака молочной железы и оценке рисков.

Обе компании стремятся в конечном итоге развернуть технологию в реальных клинических условиях в 2024 году, сообщила менеджер по связям с общественностью Николь Линтон. Однако коммерческое развертывание по-прежнему зависит от того, насколько успешными будут дальнейшие исследования и испытания. «Мы будем двигаться обдуманно и проверять все по ходу дела», — сказал Линтон.

Партнерство основано на предыдущей работе Google по улучшению обнаружения рака молочной железы. Еще в 2020 году исследователи Google опубликовали в журнале Nature статью, в которой показали, что их ИИ-система превзошла нескольких рентгенологов в выявлении признаков рака молочной железы. Модель уменьшила количество ложноотрицательных результатов на 9.4% и количество ложноположительных результатов на 5.7% среди тысяч изученных маммограмм.

iCAD планирует внедрить исследовательскую модель Google в свои существующие инструменты. Во-первых, это инструмент «ProFound AI», который анализирует изображения цифрового томосинтеза молочной железы (DBT), передовой техники визуализации, иногда называемой «3D-маммографией». Инструмент сканирует изображения DBT для поиска злокачественных опухолей мягких тканей и кальцификации. iCAD также планирует использовать модель Google с инструментом оценки риска, который, по словам компании, обеспечивает персонализированную оценку риска рака молочной железы с учетом каждого человека.

Есть надежда, что ИИ может стать инструментом, который поможет рентгенологам и их пациентам. Как правило, медицинские эксперты относятся к ИИ с осторожностью. В исследовании Google 2020 года было несколько случаев, когда радиологи обнаруживали рак, который модель изначально не видела. Кроме того, не существует «золотого стандарта» диагностики рака. Это может затруднить установление хорошей базы при обучении алгоритма. Таким образом, вместо того, чтобы придерживаться бинарных результатов — «рак» или «нет рака» — такие инструменты ИИ могут улучшиться, предлагая более двух вариантов для учета «серой области диагностики». Слишком сильно полагаться на ИИ без привлечения врачей для оценки всех нюансов здоровья пациента, особенно когда речь идет о попытках обнаружить рак на ранней стадии, может повысить риск гипердиагностики.

Отдельно Google заявляет, что также работает с Национальной службой здравоохранения Великобритании (NHS) и Имперским колледжем Лондона, чтобы выяснить, может ли их технология искусственного интеллекта работать в качестве «второго независимого считывателя» на маммограммах с двойным чтением, чтобы «позволить рентгенологам сосредоточиться на высокоприоритетных исследованиях при одновременном повышении согласованности и качества скрининга».