271 статей
PATHOS — новая система на основе множественного обучения (MIL) и сегментации для предсказания ответа на неоадъювантную химиотерапию при раке яичников по гистологическим изображениям. Модель выделяет около 10% области слайда как информативную и идентифицирует ключевые патологические признаки, связанные с прогрессией заболевания.
Исследование представляет метод автоматической классификации тканей поджелудочной железы с помощью комбинации ближнеинфракрасной гиперспектральной визуализации и машинного обучения. Оптимизированная модель достигла 84% сбалансированной точности, что на 10 процентных пунктов лучше традиционных подходов, что может улучшить раннюю диагностику рака поджелудочной железы.
Разработана система ИИ-ассистированной эндометриальной цитологии с использованием модели YOLOv5x для обнаружения аномальных клеточных кластеров. Система показала точность 85% и сократила медианное время диагностики на 45% по сравнению с оценщиками без ИИ-поддержки. Исследование демонстрирует возможность доступной, реальной ИИ-поддержки для цитологии с использованием широко доступного оборудования.
Исследование с использованием глубокого обучения (ConvNeXt) показало, что диагностическая информация в гистологических изображениях H&E содержится преимущественно в структурных особенностях (оттенки серого), а не в цветовой информации. Модели ИИ могут эффективно работать без цветовой информации, что ставит под сомнение важность цветовой нормализации в диагностических алгоритмах.
Представлена сеть SDNet — двухпараметрическая система глубоких сверточных нейронных сетей для многоклассовой диагностики кожных заболеваний. Модель достигает точности 99,1% на датасете DermNet, превосходя традиционные методы. Исследование демонстрирует применение объяснимого ИИ (XAI) для точного выявления кожных патологий.
Исследование применяет ансамбль U-Net для автоматической сегментации коллагена на гистологических срезах печени с оценкой неопределённости предсказаний. Анализ 686 биопсий из 20+ клиник показал высокую точность сегментации (Dice 0.83–0.90) и продемонстрировал, что оценка неопределённости помогает выявлять некачественные изображения и артефакты.
Исследователи разработали систему компьютерной диагностики на основе ИИ для обнаружения злокачественных областей при рутинной диагностике гастральной биопсии. Система была обучена на данных из шести учреждений и валидирована на независимом наборе данных из седьмого учреждения. Использование системы улучшило диагностическую чувствительность, особенно для образцов с мелкими и разбросанными злокачественными очагами.
Исследование оценивает платформу GeRI для удаленного мониторинга пожилых мужчин с раком простаты с использованием носимых устройств и опросов. Платформа показала высокую вовлеченность участников (9 из 10 завершили ≥50% взаимодействий) и хорошую usability (средний балл 57.5-100 по шкале). Результаты демонстрируют потенциал цифровых платформ для гериатрической оценки в онкологии без необходимости клинических визитов.
Статья о критериях венчурного инвестора Кэти Джейкобс Стэнтон при инвестировании в стартапы медицинского ИИ, включая портфельные компании: Dandelion Health (анализ клинических данных), Pharos Health (автоматизация отчётности), Luminai (обработка страховых требований) и Throne Science (сенсор для раннего выявления рака толстой кишки). Основной акцент сделан на важности наличия у основателей опыта в здравоохранении и уникальности продукта.
NTT DATA и NVIDIA запустили платформу для масштабирования ИИ в предприятиях, интегрируя GPU-вычисления и программное обеспечение NVIDIA AI Enterprise. Один из трёх кейсов использования — онкологический исследовательский центр, применяющий платформу для анализа радиологии и оценки моделей для клинических исследований.
Учёные Первого МГМУ им. И.М. Сеченова совместно с компанией Medical Neuronets и Московской городской онкологической больницей № 62 создали систему искусственного интеллекта для обнаружения метастазов колоректального рака в лимфатических узлах. Алгоритм работает с цифровыми гистологическими препаратами, выполняя двухэтапный анализ: сначала выявляет подозрительные зоны на срезах тканей, затем с помощью методов сегментации более точно выделяет границы опухолевых клеток. Результаты пилотного клинического исследования были опубликованы в международном журнале Cancer Medicine. Разработка направлена на повышение точности патоморфологической диагностики и снижение риска пропуска метастатического поражения лимфоузлов при онкологических операциях. Система использует глубокое обучение для автоматизации рутинных задач патологоанатома, что может сократить время подготовки заключения и минимизировать человеческий фактор. Технология может быть интегрирована в существующие цифровые патологические лаборатории для поддержки врачей при принятии решений о необходимости дополнительных исследований или расширении объёма операции. Проект представляет собой пример практического применения компьютерного зрения в онкопатологии и демонстрирует потенциал ИИ-систем для улучшения качества диагностики рака.
