Точнее снайпера: как в России ИИ помогает бороться с раком
Онкологические заболевания остаются одной из главных причин смертности в России и мире. Борьба с ними требует не только усилий врачей, но и применения самых передовых технологий. Одной из самых многообещающих становится искусственный интеллект, который активно внедряется в диагностику, планирование лечения и разработку новых лекарств. Россия, несмотря на существующие вызовы, уверенно занимает свою нишу в этой глобальной гонке технологий.
ИИ как внимательный и неутомимый помощник
Самое важное в онкологии — обнаружить проблему как можно раньше. Здесь искусственный интеллект (ИИ) демонстрирует впечатляющие результаты, особенно в анализе медицинских изображений. Уже сейчас 85% врачей, согласно Всероссийскому исследованию, признает пользу ИИ для самых разных медицинских задач: оптимизации бизнес-процессов, биофармацевтических исследований, диагностики заболеваний. Список областей, где успешно применяется ИИ в ходе работы медучреждения, будет расти.
Алгоритмы ИИ обучаются на огромных массивах данных (рентгеновских снимках, КТ, МРТ, ПЭТ-КТ) и учатся находить патологические очаги, которые человеческий глаз может упустить из-за усталости или малого размера. Например, система способна выделить на маммограмме микрокальцинаты — ранний признак рака молочной железы.
Так, в России зарегистрирована программа Galenos.AI на основе ИИ, которая с точностью до 98% диагностирует 16 видов рака на ранних стадиях по медкарте пациента и специальной анкете. ИИ анализирует электронную медицинскую карту пациента и анкету на предмет наличия специфических симптомов рака, чтобы просигнализировать врачу о необходимости проведения более глубокой диагностики.
ИИ делает лечение точнее
Специалисты в России в лечении онкологии используют автоматическое контурирование, системы для цифровой патоморфологии и анализа снимков. Главное отличие — в масштабах внедрения. То есть на смену «ковровой бомбардировке» опухолей, когда радиация неизбежно затрагивает и здоровые ткани, в онкологию приходит «снайперский» подход — стереотаксическая радиотерапия (SRT). Это высокоточная технология облучения, которая в сочетании с искусственным интеллектом меняет стандарты лечения рака и формирует новые горизонты медицины в России и мире.
Представьте, что вместо нескольких недель изнуряющих процедур достаточно всего нескольких сеансов. Что вместо повреждения здоровых тканей — точечное воздействие исключительно на опухоль. Что вместо долгого восстановления — быстрое возвращение к нормальной жизни. Это не фантастика, а реальность современной радиотерапии.
От «порошка для всей рубашки» к «пипетке для пятна»
Классическая радиотерапия напоминает стирку всей рубашки сильным порошком ради одного пятна. Пятно исчезает, но ткань изнашивается, цвет теряет яркость. Так и здоровые ткани вокруг опухоли неизбежно получают дозу излучения. Врачи вынуждены «брать с запасом», учитывая возможные смещения опухоли во время дыхания или движений. Лечение растягивается на 30–35 сеансов, а побочные эффекты становятся серьезным испытанием для пациента.
Стереотаксическая радиотерапия работает иначе. Это как капнуть чистящее средство пипеткой точно в пятно. Опухоль «видят» с точностью до миллиметра, отслеживают её положение в реальном времени, а пучок излучения повторяет малейшие движения. Здоровые ткани почти не страдают, а лечение может занимать всего несколько процедур.
Персонализированное лечение
Выбор тактики лечения — сложная задача. ИИ помогает ее решить, анализируя не только снимки, но и огромные объемы структурированных данных: гистологические заключения, геномные данные пациента, результаты анализов, информацию о предыдущем лечении.
ИИ помогает прогнозировать ответ на терапию. Алгоритмы могут спрогнозировать, насколько эффективной будет та или иная химио- или иммунотерапия для конкретного пациента, что позволяет избежать ненужных процедур и их тяжелых побочных эффектов. Анализируя генетические мутации опухоли, ИИ может помочь в подборе целевых препаратов, которые атакуют конкретные молекулы в раковых клетках.
Например, компания «Oncobox» (участник проектов Сколково) разрабатывает платформу для персонализированного подбора терапии на основе молекулярного профиля опухоли. Разработки компании используются в ряде российских онкоцентров, включая НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина.
Морфология и патологическая анатомия
ИИ кардинально меняет работу патоморфологов. Анализ гистологических и цитологических препаратов — кропотливый труд. Нейросети способны за секунды проанализировать цифровой срез ткани, оценить количество делящихся клеток, идентифицировать злокачественные и точно измерить размеры опухоли.
Сколковский институт науки и технологий (Сколтех) ведет активные исследования в этой области. Их разработки направлены на создание алгоритмов для автоматизированного анализа гистологических изображений, что значительно ускоряет и стандартизирует процесс постановки диагноза.
ИИ ускоряет фундаментальные исследования. Машина может проанализировать тысячи научных статей, данных клинических испытаний и молекулярных взаимодействий, чтобы выявить новые мишени для терапии или предложить новые комбинации существующих препаратов.
Будущее за ИИ
Перспективы использования ИИ в России огромны. Национальный проект «Здравоохранение» и государственная программа «Развитие здравоохранения» стимулируют цифровизацию медицины. Крупные онкоцентры —НМИЦ радиологии, НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина, МНИОИ им. П.А. Герцена — активно создают собственные цифровые платформы и тестируют решения на основе ИИ.
Для пациентов — меньше сеансов облучения, минимальное повреждение здоровых тканей, быстрое восстановление. Для страны — возможность укрепить лидерство в разработке ИИ-решений для медицины, экспортировать программные продукты и сервисы. Для мира — обмен опытом и доступ к технологиям даже в странах с ограниченными ресурсами.
Искусственный интеллект перестал быть футуристической концепцией и стал реальным инструментом в руках российских онкологов. Россия сделала уверенные шаги в направлении цифровой трансформации онкологии, что в конечном итоге должно привести к главному результату — повышению выживаемости и улучшению качества жизни пациентов.
