патоморфология

Исследование демонстрирует способность модели LLaMA 3.3 70B извлекать прогностическую информацию из текстовых патоморфологических отчетов для оценки выживаемости при раке ЖКТ. Разработанный метод позволяет преобразовывать неструктурированный текст в бинарный биомаркер риска, который является независимым прогностическим фактором.

В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена инновационная методика автоматизированной классификации подтипов немелкоклеточного рака легкого (НМРЛ) без использования традиционных методов окрашивания. Авторы разработали систему на базе глубокого обучения, которая способна выполнять «виртуальное иммуногистохимическое окрашивание» (virtual IHC) непосредственно на стандартных гистологических препаратах. Основная цель метода заключается в замене дорогостоящих и трудоемких химических процессов цифровой имитацией экспрессии специфических биомаркеров. Использование нейросетевых алгоритмов позволяет с высокой точностью определять молекулярные характеристики опухоли, что критически важно для выбора таргетной терапии. Технология демонстрирует потенциал для значительного ускорения патоморфологической диагностики и снижения операционных расходов медицинских лабораторий. Данный подход открывает новые возможности для персонализированной онкологии, позволяя проводить глубокий анализ тканей в режиме реального времени.

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.