ИИ‑система EndoFusion ускоряет неинвазивную диагностику эндометриоза

Меньше секунды — именно столько времени, по утверждению исследователей, требуется новой системе искусственного интеллекта, чтобы обнаружить признаки эндометриоза по одному сканированию.

Инструмент EndoFusion разработан в рамках проекта IMAGENDO — продолжающегося совместного исследования под руководством учёных из Университета Аделаиды. В недавней работе авторы сообщают, что система способна точно выявлять два ключевых признака прогрессирующего эндометриоза при обследовании органов малого таза и выдаёт результат за 18 миллисекунд.

По словам исследователей, это важно потому, что МРТ и трансвагинальная ультрасонография часто по‑разному обнаруживают эти признаки, и каждый метод имеет свои преимущества.

«Каждый из современных методов сканирования сильнее в выявлении одного из двух общих маркеров, и пациенты часто имеют доступ только к одному из них», — отмечают авторы.

Джоди Эйвери, автор исследования и доцент, руководитель группы по изучению хронических репродуктивных заболеваний, группа по исследованию эндометриоза, Научно‑исследовательский институт Робинсона, Университет Аделаиды.

«Это означает, что некоторые пациенты могут оказаться в невыгодном положении, если их сканируют методом, менее подходящим для их конкретных признаков. Некоторые средства визуализации также зависят от опыта оператора и могут быть дорогими.

Наш инструмент искусственного интеллекта может помочь устранить эти недостатки, объединив данные из обоих методов визуализации и дав системе знания, необходимые для более надёжного обнаружения обоих признаков эндометриоза по одному сканированию».

Система пока находится на ранней стадии разработки. Она обучалась на четырёх наборах данных, содержащих более 9000 МРТ органов малого таза и более 800 трансвагинальных ультразвуковых исследований.

«Мы оценили, насколько хорошо EndoFusion может отличать положительные и отрицательные случаи эндометриоза, и обнаружили, что система правильно классифицирует в 83% случаев, что лучше, чем у всех сравниваемых моделей», сказал ведущий автор доктор Юань Чжан из Научно‑исследовательского института Робинсона при Университете Аделаиды и Австралийского института машинного обучения.

«Это важный шаг вперёд, который приближает нас к сценарию, где ИИ поможет врачам ставить более быстрые и точные диагнозы без необходимости хирургического вмешательства».

По оценкам авторов, во всём мире более 190 миллионов женщин живут с эндометриозом. Заболевание развивается, когда ткань, похожая на слизистую матки, обнаруживается за пределами самой матки и вызывает такие симптомы, как боли в животе, обильные менструации, вздутие живота, тревога, утомляемость и проблемы с фертильностью.

Диагностика эндометриоза традиционно сложна и во многих случаях опирается на визуализацию и подтверждение поражений при хирургическом обследовании — процесс медленный, дорогой и сопряжённый с риском.

«Разработка точных неинвазивных методов ранней диагностики имеет решающее значение для сокращения времени ожидания диагноза и снижения сопутствующих затрат», доцент Эйвери добавляет.

В исследовании участвовали учёные из Университета Флиндерса, Benson Radiology, Центра комплексного ультразвукового исследования и гинекологической помощи, Университета Суррея, Медицинского центра Университета Макмастера и Университета искусственного интеллекта Мохамеда бен Заеда (MBZUAI); результаты опубликованы в журнале Искусственный интеллект в медицине .

Следующий шаг команды — расширить набор данных, включив дополнительные маркеры эндометриоза для повышения точности классификации.

«Мы предполагаем, что врачи смогут использовать такие инструменты для определения наличия эндометриоза по одному сканированию», — сказал доктор Чжан.

По его словам, подход мультимодальной визуализации может также дать полезную информацию для исследований других заболеваний, требующих комбинированной визуализации, таких как гинекологические патологии, рак предстательной железы и молочной железы, а также аномалии плода.