Искусственный интеллект при раке легкого: современные применения и перспективы

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал одной из наиболее активно развивающихся областей исследований, и особенно заметную пользу от его развития, в частности глубокого обучения, получила торакальная визуализация. Сейчас начался этап внедрения ИИ в клиническую практику. Целью статьи было рассмотреть современные применения и перспективы ИИ в торакальной онкологии. Для выявления легочных узлов инструменты автоматизированного обнаружения (CADe) доступны в коммерческом виде с начала 2000-х годов. Более недавний рост глубокого обучения и доступность крупных размеченных наборов данных по легочным узлам позволили создать новые инструменты CADe с меньшим числом ложноположительных результатов на одно исследование. Классические методы машинного обучения и глубокого обучения также использовались для сегментации легочных узлов, что позволило выполнять волюметрию узлов и их характеристику. Для характеристики легочных узлов применялись радиомические и методы глубокого обучения. Данные National Lung Cancer Screening Trial (NLST) позволили создать несколько инструментов компьютеризированной диагностики (CADx) для диагностики рака легкого по данным компьютерной томографии органов грудной клетки. Наконец, ИИ использовали как средство выполнения виртуальной биопсии и прогнозирования ответа на лечение или выживаемости. Таким образом, предложено множество инструментов для выявления, характеристики и стратификации, некоторые из которых доступны в коммерческом виде.