В Университете Лобачевского ученые создали инновационную систему диагностирования опухолей мозга, которая опирается на современные методы искусственного интеллекта и Explainable AI. Новый инструмент позволяет не только выявлять глиомы с высокой точностью, но и определять их подтипы, прогнозировать продолжительность жизни пациента, а также формировать индивидуальные рекомендации по лечению на ранних этапах заболевания. Ключевая особенность разработки — уникальный подход к анализу активности 13 важнейших генов, отвечающих за формирование глиальных опухолей, включая астроцитому, олигодендроглиому и глиобластому.
Преимущества искусственного интеллекта в современной медицине
Сегодняшние подходы к диагностике глиом, такие как традиционный анализ образцов тканей и поиск мутаций, зачастую приводят к неоднозначным результатам и требуют значительных временных и ресурсных затрат. Даже самые передовые методы МРТ не всегда способны дать точный ответ о типе опухоли из-за её биологической неоднородности. Разработанная в Университете Лобачевского система коренным образом меняет эту ситуацию: анализируя данные транскриптомики, она оценивает, какие гены активны или, наоборот, выключены у конкретного пациента. Это позволяет максимально точно установить подтип опухоли и подобрать индивидуальную терапию. По словам руководителя проекта Михаила Иванченко, использование высокоточных алгоритмов и данных о генной экспрессии существенно улучшает процесс диагностики и облегчает задачу врача.
Explainable AI: прозрачность решений и доверие врачей
Одна из важных трудностей при внедрении искусственного интеллекта в медицину — сложность понимания логики работы сложных нейросетей. Часто система “черного ящика” затрудняет принятие доверенных клинических решений. Ученые Университета Лобачевского внедрили концепцию Explainable AI, благодаря чему специалисты получают не только результат, но и детальное объяснение, как именно экспрессия каждого из 13 генов влияет на итоговый диагноз и прогноз выживаемости. Такая открытость повышает доверие медиков к системе, делает процесс принятия решений прозрачным и способствует интеграции ИИ в практическое здравоохранение.
Индивидуальный подход и перспективы персонализированной медицины
Для каждого пациента система формирует уникальное заключение, учитывая даже минимальные различия в активности генов, что чрезвычайно важно при лечении сложных опухолей мозга. Специалист может сопоставить выводы нейросети с клинической картиной, инициировать дополнительные обследования или скорректировать тактику лечения. Такой подход существенно продвигает идею персонализированного здравоохранения, где решения принимаются индивидуально для каждого, а предсказуемость и надежность прогнозов возрастают.
Будущее разработки: от лабораторных исследований к клинической практике
В настоящее время новая платформа применяется преимущественно для научных исследований в лабораторных условиях. Однако команда Университета Лобачевского уже ведет работу по превращению своей системы в удобный клинический тест для экспресс-диагностики уровня экспрессии генов у пациентов. Это позволит ставить максимально точные диагнозы в кратчайшие сроки и снизит вероятность врачебных ошибок. В долгосрочной перспективе появление таких инструментов станет важным шагом на пути внедрения искусственного интеллекта в российскую и мировую онкологическую практику.
Разработка реализована совместными усилиями специалистов исследовательского центра искусственного интеллекта и Института биологии старения Университета Лобачевского, под руководством Михаила Иванченко. Новая система уже признана важным достижением в развитии персонализированной медицины и открывает широчайшие возможности для будущих медицинских инноваций.
Информация и фото предоставлены пресс-службой ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Источник: scientificrussia.ru
