Ученые из Стэнфордской медицинской школы разработали модель искусственного интеллекта MUSK, которая превзошла традиционные методы в прогнозировании клинических исходов и подборе терапии для пациентов с различными видами рака. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.
Исследование, проведенное на основе данных проекта «Атлас генома рака», охватило 16 видов злокачественных опухолей. Для обучения модели команд использовала 50 миллионов медицинских изображений стандартных патологоанатомических препаратов и более чем миллиард текстов, связанных с патогенезом и развитием рака.
Для пациентов с меланомой MUSK с точностью до 83% предсказывала вероятность рецидива в течение пяти лет, что на 12% выше, чем результаты других ИИ-моделей.
Модель также прогнозировала выживаемость пациентов с точностью до 75%. Такая точность значительно выше, чем показатель, который демонстрируют стандартные клинические подходы (64%). MUSK также определила, какие пациенты с раком легких или желудочно-пищеводного тракта получат наибольшую пользу от иммунотерапии, с точностью в 77%, в то время как традиционные методы прогнозирования выполнили эту задачу с точностью 61%.
По словам ученых, особенность MUSK заключается в ее способности обучаться на больших объемах данных без строгих требований к их предварительной разметке. Это делает модель более универсальной и позволяет врачам адаптировать ее для решения конкретных клинических задач с минимальными дополнительными усилиями.