ИИ-модель Redmod выявляет рак поджелудочной железы за 475 дней до диагноза

ИИ обнаруживает рак задолго до врачей

Исследователи клиники Мэйо и их коллеги создали модель искусственного интеллекта под названием Redmod, которая способна фиксировать малозаметные аномалии на обычных компьютерных томограммах (КТ) в среднем за 475 дней до того, как пациенту будет поставлен диагноз «рак поджелудочной железы». Результаты описаны в новом исследовании.

Рак поджелудочной железы входит в число наиболее летальных онкологических заболеваний. Опухоли этого типа практически не вызывают симптомов на ранних этапах и зачастую остаются невидимыми на медицинских снимках до тех пор, пока болезнь не переходит в запущенную форму. По данным исследования, более 85% случаев диагностируются на стадии, когда терапия сводится лишь к паллиативной помощи.

Почему это важно

Раннее обнаружение рака поджелудочной железы кардинально меняет прогноз для пациента. Исследователи отмечают, что обнаружение опухоли на доклинической стадии открывает возможность хирургического вмешательства и других эффективных методов лечения, которые недоступны при позднем выявлении.

Авторы исследования подчеркнули значимость полученного временного окна: раннее выявление способно существенно повысить вероятность излечения и улучшить показатели выживаемости. Согласно моделированию, увеличение доли локализованных протоковых аденокарцином поджелудочной железы с 10% до 50% позволит более чем вдвое повысить показатели выживаемости. Своевременность постановки диагноза, по оценке экспертов, является единственным наиболее значимым фактором, определяющим исход лечения.

Как работает Redmod и насколько она точна

Redmod анализирует паттерны на КТ-изображениях, которые недоступны для восприятия человеческим глазом. Модель прошла обучение и тестирование на снимках более 1400 человек. Среди них — 219 пациентов, чьи ранние томограммы были оценены радиологами как нормальные, однако впоследствии у этих людей был диагностирован рак поджелудочной железы.

При прямом сопоставлении ИИ значительно превзошёл специалистов-радиологов: модель правильно идентифицировала 73% случаев, тогда как врачи — лишь 39%. На снимках, сделанных более чем за два года до постановки диагноза, разрыв оказался ещё существеннее — 68% у Redmod против 23% у радиологов.

Модель продемонстрировала устойчивые результаты в различных медицинских учреждениях и на разном оборудовании. Она корректно классифицировала более 80% снимков людей, у которых рак не развился, что свидетельствует о приемлемом уровне специфичности.

Перспективы и ограничения

Исследователи указали, что Redmod может применяться для выявления пациентов из группы высокого риска. Однако перед внедрением инструмента в повседневную клиническую практику потребуется проведение проспективных исследований — экспериментов, в которых модель будет тестироваться в реальных условиях скрининга.

Если эффективность подтвердится, технология может привести к фундаментальному сдвигу в подходах к диагностике одного из самых агрессивных видов рака. Ранее, в октябре 2025 года, Google совместно с Йельским университетом представила базовую модель с 27 млрд параметров, предназначенную для понимания «языка» отдельных клеток, что также отражает тренд на применение ИИ в биомедицине.