Алгоритм учёных ТГУ поможет быстрее диагностировать опухоли щитовидки

Алгоритм учёных ТГУ поможет быстрее диагностировать опухоли щитовидки

Исследователи из 10 ведущих научных центров России, среди которых ТГУ, МГУ, НГУ, НИЦ «Курчатовский институт», ИЛФ РАН, ИПЛИТ РАН и другие, в рамках комплексного проекта РФФИ разработали новый подход к диагностике опухолей щитовидной железы, основанный на анализе крови. Основными инструментами, используемыми для диагностики, выступают методы спектроскопии и машинное обучение. Задачей ученых Томского госуниверситета в этом проекте было создание методов анализа с использованием искусственного интеллекта. Результаты работы изложены в статье, опубликованной в высокорейтинговом журнале Biomedical Optics Express (Q1).

– Методы, используемые сегодня для диагностики опухолей щитовидной железы, либо сложны, либо недостаточно точны, – поясняет заведующий лабораторией биофотоники Томского госуниверситета, исполнительный директор Института биомедицины ТГУ Юрий Кистенёв. – Подход, разработанный нами совместно с коллегами при поддержке РФФИ, связан с анализом молекулярных маркеров крови методом терагерцовой спектроскопии и машинного обучения.  

IMG_8096.jpg

Были выявлены информативные признаки, которые позволяют диагностировать заболевание – наличие опухоли в щитовидной железе – и определять её характер, то есть злокачественное или доброкачественное это новообразование. Работа с пациентами велась в Новосибирске, анализ спектральных данных проводился несколькими научными коллективами в Москве – МГУ, ИПЛИТ, НИЦ «Курчатовский институт».

– Мы же, в свою очередь, сфокусировались на создании методов анализа с использованием искусственного интеллекта, – говорит Юрий Кистенёв. – Мы анализировали данные, полученные нашими коллегами, и использовали эту информацию для машинного обучения. Разработали вариант ансамблевого обучения, его суть – в сочетании нескольких алгоритмов, которые одновременно учатся и исправляют ошибки друг друга. Такой подход даёт существенно лучшие результаты, чем каждый алгоритм в отдельности. В данном случае это позволило не просто научить искусственный интеллект устанавливать наличие или отсутствие опухоли, но и определять, злокачественная она или нет.

По словам Юрия Кистенёва, «золотым стандартом» диагностики новообразований остаётся гистология, однако новый метод может использоваться как вспомогательный инструмент, который позволяет достаточно быстро установить характер проблемы и определить дальнейшую стратегию обследования пациента.

Добавим, что наряду с новым методом диагностики опухолей щитовидной железы в рамках комплексного проекта РФФИ были разработаны и другие диагностические подходы, в частности, создан новый метод диагностики аденокарциномы — злокачественной опухоли предстательной железы.