Онкологічні захворювання є однією з провідних причин смерті у світі, і їх рання діагностика залишається одним з головних чинників успішного лікування. Розвиток методів глибокого навчання (deep learning, DL), особливо нейронних мереж, відкриває нові можливості для виявлення раку на ранніх стадіях з використанням медичних зображень, аналізу біомаркерів та іншої клінічної інформації. У статті розглянемо, як глибоке навчання інтегрується в медичні системи, починаючи з перших спроб використання цих технологій для аналізу онкологічних даних, досягнення в точності діагностики, наявні моделі та їх перспективи.
Початки досліджень у галузі глибокого навчання в онкології
Перші спроби застосування технологій машинного навчання в медицині почалися в 1990-х роках, коли нейронні мережі використовували для розпізнавання образів на медичних зображеннях. Проте обмежені обчислювальні ресурси та кількість даних унеможливлювали розвиток цих технологій до сучасного рівня. Зі стрімким прогресом в обчислювальних потужностях та накопиченням медичних даних у 2000-х роках почали з’являтися роботи, що демонстрували потенціал машинного навчання, зокрема глибоких нейронних мереж, у діагностиці онкологічних захворювань.
Однією з перших значущих подій стала поява алгоритмів для аналізу медичних зображень (рентгенівські знімки, МРТ, КТ), що могли ідентифікувати пухлини на зображеннях. З початку 2010-х років, завдяки вдосконаленню архітектур нейронних мереж (зокрема, появі згорткових нейронних мереж, CNN), стало можливим створення високоточних моделей для аналізу медичних зображень у контексті онкології.
Моделі глибокого навчання для діагностики раку
Існує кілька основних архітектур нейронних мереж, які найчастіше використовуються для виявлення ракових захворювань.
Згорткові нейронні мережі (CNN)
CNN є найпопулярнішою архітектурою для аналізу зображень, зокрема, в медичній візуалізації. Завдяки здатності автоматично виявляти важливі ознаки на зображеннях без необхідності попередньої обробки даних, CNN стали невід’ємною частиною систем, що аналізують рентгенограми, мамограми, КТ та МРТ. У діагностиці раку грудей, легенів, шкіри та простати, CNN продемонстрували високі показники точності. Наприклад, у кількох дослідженнях глибокі нейронні мережі на основі CNN продемонстрували точність до 95% у виявленні раку грудей за даними мамографії.
CNN дозволяють вирішувати такі завдання, як сегментація зображень (розподіл на області, де є підозра на рак) і класифікація (визначення, чи є на зображенні пухлина). Вони використовуються для автоматичної обробки великих масивів даних і виявлення невеликих патологій, які можуть бути не помічені людиною.
Рекурентні нейронні мережі (RNN) та LSTM
Рекурентні нейронні мережі (RNN), зокрема їх модифікація LSTM (довготривала короткочасна пам’ять), використовуються для аналізу послідовностей даних, таких як тимчасові ряди або геномні дані. У контексті онкології, ці мережі допомагають прогнозувати прогресування хвороби або аналізувати послідовності ДНК для ідентифікації генетичних мутацій, пов’язаних з раком.
LSTM добре підходять для прогнозування результатів лікування та моніторингу пацієнтів на основі часових послідовностей клінічних даних. Наприклад, моделі на основі LSTM використовуються для аналізу динаміки розвитку пухлин на основі серії МРТ-зображень або для моделювання ефективності лікування з урахуванням даних про пацієнта в часі.
Генеративно-змагальні мережі (GAN)
Генеративно-змагальні мережі (GAN) використовуються для генерації нових зображень або моделювання нестачі даних. Це особливо важливо в медичних дослідженнях, де кількість доступних даних може бути обмеженою. GAN дозволяють “генерувати” нові приклади зображень пухлин для тренування інших нейронних мереж, що покращує їхню точність і стійкість. GAN також використовуються для відновлення зображень або усунення артефактів, що покращує якість аналізу медичних даних.
Одне з важливих застосувань GAN у онкології — це створення “штучних” медичних зображень, які можуть бути використані для тренування інших моделей, що допомагає підвищити ефективність діагностичних систем, особливо у випадках, коли даних недостатньо.
Перспективні моделі на основі трансформерів
У більш пізніх дослідженнях активно розвиваються архітектури на основі трансформерів, такі як Vision Transformer (ViT). Трансформери показали себе успішними у багатьох завданнях комп’ютерного зору, зокрема в обробці медичних зображень. ViT використовують механізм самоуваги для обробки всіх частин зображення одночасно, що дозволяє моделі краще розуміти контекст і взаємозв’язки в даних, що може бути корисним у виявленні тонких патологічних змін на зображеннях.
Досягнення у точності виявлення онкологічних захворювань
Розвиток глибокого навчання призвів до значного підвищення точності діагностики різних видів раку. Деякі з найважливіших досягнень включають:
- Рак грудей: Системи, засновані на CNN, досягають точності понад 90% у виявленні раку грудей на мамографічних знімках. Наприклад, модель Google Health перевершила точність діагностики, зроблену лікарями-радіологами.
- Рак легенів: Глибокі нейронні мережі успішно використовуються для аналізу КТ-зображень легень, ідентифікуючи ракові вузли з точністю понад 95%.
- Меланома: Алгоритми глибокого навчання для аналізу зображень шкіри показали точність діагностики меланоми, яка на рівні або вище за точність дерматологів.
- Рак простати: Моделі на основі глибокого навчання досягають високої точності у виявленні раку простати за даними МРТ, що робить їх ефективним інструментом для раннього виявлення хвороби.
Виклики та обмеження
Попри значний прогрес у використанні глибокого навчання в онкології, існують певні виклики:
- Недостатність даних: Для навчання глибоких моделей потрібні великі обсяги даних, однак у медицині доступ до таких даних обмежений через конфіденційність і складність їх збору. Це призводить до проблем з узагальненністю моделей, особливо на рідкісних типах раку.
- Інтерпретованість моделей: Чорний ящик нейронних мереж залишається проблемою. Медичні експерти часто не можуть пояснити, чому модель зробила те чи інше рішення, що знижує довіру до таких систем у клінічній практиці.
- Регуляторні бар’єри: Впровадження моделей глибокого навчання в клінічну практику потребує відповідності суворим регуляторним вимогам, що сповільнює процес інтеграції технологій у медичні заклади.
Перспективи та майбутні дослідження
Глибоке навчання має значний потенціал у підвищенні точності діагностики та прогнозування результатів лікування онкологічних захворювань. У майбутньому можливі такі напрями розвитку:
- Інтеграція мультиомних даних: Використання глибоких нейронних мереж для аналізу не лише медичних зображень, а й геномних, протеомних, метаболомних даних дозволить створювати більш точні системи діагностики та персоналізованого лікування раку.
- Розширення використання трансформерів: Архітектури на основі трансформерів обіцяють покращити якість обробки медичних зображень завдяки їх здатності враховувати контекстуальні взаємозв’язки між різними частинами зображень.
- Покращення інтерпретованості: Дослідження в області інтерпретованого машинного навчання (interpretable ML) можуть допомогти створити моделі, які будуть зрозумілі для лікарів і дозволять пояснювати рішення нейронних мереж, що підвищить їх застосування в клінічній практиці.
- Автоматизація діагностики: У майбутньому автоматизовані системи на основі глибокого навчання можуть стати невід’ємною частиною процесу діагностики, дозволяючи лікарям зосередитися на складніших клінічних завданнях.
Глибоке навчання вже продемонструвало величезний потенціал у виявленні онкологічних захворювань, особливо завдяки таким моделям, як CNN, RNN, LSTM, GAN та новітнім трансформерам. Станом на сьогодні, ці технології дозволяють досягати високих показників точності діагностики раку на ранніх стадіях, що може значно підвищити ефективність лікування та зменшити смертність. Однак для повного впровадження в клінічну практику залишаються важливі виклики, такі як недостатність даних, інтерпретованість моделей та регуляторні бар’єри. Перспективи розвитку вказують на подальше покращення якості діагностики та розширення можливостей глибокого навчання в онкології.
