До сих пор для наблюдения за детьми после операции врачи проводили регулярные сканирования мозга. Однако даже опытным специалистам бывает трудно определить развитие рецидива. Поэтому детям приходится часто проходить обследования, вызывающие стресс. Новый подход позволяет заранее понять, кому нужно более пристальное внимание, а кому можно реже делать сканирование. Это снизит психологическую и финансовую нагрузку на семьи.
Медики объединили данные почти 4 тысяч МРТ-сканов 715 детей со всех США и использовали метод, называемый временным обучением. Это возможность обучить ИИ распознавать закономерности по порядку изменений на сканах (в хронологическом порядке), а затем — сопоставлять их с реальными случаями рецидива.
В результате модель предсказала рецидив глиомы с точностью 75−89% через год после лечения, тогда как традиционные подходы, основанные на одном скане, не превышали 50%. Причем достаточно было всего четырех-шести последовательных изображений для достижения максимальной точности.
Сейчас система проходит проверки в дополнительных условиях, после чего планируются клинические испытания. Ученые надеются, что ИИ поможет быстрее выявлять пациентов с высоким риском рецидива и начинать лечение вовремя, а также сократить количество ненужных сканирований для детей с минимальным риском.
Кроме того, разработанный метод временного обучения может быть применим и в других областях медицины, где важно анализировать изменения на серии изображений — например, при диагностике заболеваний сердца, легких или опорно-двигательной системы.
