Новая AI-модель, разработанная командой Гарвардской медицинской школы (Бостон, Массачусетс, США), получила название CHIEF (Фонд оценки клинических гистопатологий). Она может выполнять широкий спектр задач и была протестирована на 19 типах рака. В отличие от других медицинских диагностических AI-моделей, CHIEF уникальна своей способностью прогнозировать результаты лечения пациентов (по итогам тестирования на различных когортах пациентов). Для обучения нейросети использовался массивный набор данных из 15 миллионов изображений, сегментированных по конкретным интересующим областям и дополнительно уточненных с использованием 60 000 полноэкранных изображений, охватывающих широкий спектр тканей, в том числе тканей легких, молочной железы, простаты и многих других. Такое обучение позволяет модели анализировать определенные области изображения, рассматривая при этом весь слайд, способствуя более целостной интерпретации изображения.
Анализируя цифровые микроснимки опухолевых тканей, CHIEF превосходно обнаруживает раковые клетки, прогнозирует молекулярные профили и оценивает выживаемость пациентов при различных видах рака. Она также может выявить важные особенности микроокружения опухоли, которые предсказывают, как пациент может реагировать на различные методы лечения, такие как химиотерапия или иммунотерапия. После всестороннего этапа обучения CHIEF была протестирована с использованием более 19 400 полноэкранных изображений из 32 независимых наборов данных, полученных из 24 больниц по всему миру.
Адаптивность и гибкость CHIEF позволяет ей проводить диагностику вне зависимости от используемой методики получения биоптата или оцифровки изображений. Эта инновационная модель подчеркивает рост роли виртуального интеллекта, как инструмента, призванного улучшить качество диагностики онкозаболеваний.
