Искусственный интеллект на передовой борьбы с раком молочной железы: масштабное исследование в Англи

В Англии стартует беспрецедентное по своим масштабам исследование, целью которого является оценка эффективности применения искусственного интеллекта (ИИ) в скрининге рака молочной железы. Проект под названием Early Detection using Information Technology in Health (Edith) охватит порядка 700 000 женщин и развернется на 30 площадках по всей стране. Начало испытаний намечено на апрель. Основная задача – выяснить, способен ли ИИ ускорить процесс диагностики и сократить нагрузку на врачей-рентгенологов, что позволит повысить эффективность национальной программы скрининга.
Искусственный интеллект на передовой борьбы с раком молочной железы: масштабное исследование в Англи
Изображение носит иллюстративный характер

Проект Edith является частью более широких усилий по улучшению качества лечения онкологических заболеваний в Великобритании, где наблюдаются более низкие показатели выживаемости по сравнению с другими странами. В рамках эксперимента будут протестированы пять различных платформ искусственного интеллекта. Сегодня каждый маммографический снимок, полученный в результате скрининга, изучается двумя специалистами. Предполагается, что внедрение ИИ позволит одному радиологу справляться с этой работой, что существенно сэкономит время и ресурсы медицинских работников.

В настоящее время в Великобритании ежегодно проводится более двух миллионов маммографических обследований в рамках национальной программы. Маммография, представляющая собой рентгеновское исследование молочной железы, остается одним из самых эффективных методов обнаружения рака на ранних стадиях, когда опухоль слишком мала, чтобы ее можно было обнаружить при обычном осмотре. Скрининг рекомендован женщинам в возрасте от 50 до 53 лет, а затем повторяется каждые три года до 71 года.

Исследование Edith получило финансирование в размере 11 миллионов фунтов стерлингов и является важным шагом в борьбе с раком. Однако использование ИИ в здравоохранении не ограничивается только скринингом. В настоящее время проводятся тестирования применения ИИ в лечении онкологических заболеваний, управлении очередями на прием к врачу и анализе сканирований.

Правительство Великобритании активно разрабатывает национальный план по борьбе с раком. В рамках этого процесса был объявлен сбор информации и предложений от пациентов, медицинских работников и экспертов. Этот открытый диалог позволит выработать наиболее эффективные меры по улучшению онкологической помощи.

Тем не менее, существует серьезная проблема кадрового обеспечения. Несмотря на перспективность внедрения ИИ, Королевский колледж рентгенологов подчеркивает, что Национальной службе здравоохранения (NHS) по-прежнему не хватает 30% врачей-рентгенологов. Это означает, что даже при успешном внедрении ИИ, необходимо продолжать обучение и подготовку квалифицированных кадров.

Главный научный советник Департамента здравоохранения и социальной защиты профессор Люси Чаппелл отмечает важность проводимых исследований для улучшения результатов лечения рака. Секретарь по вопросам здравоохранения Уэс Стритинг также подчеркивает необходимость принятия срочных мер для повышения выживаемости пациентов с онкологическими заболеваниями. Он обещает опубликовать отдельный национальный план борьбы с раком, который сделает Великобританию мировым лидером в спасении жизней людей, страдающих от этого заболевания.

Таким образом, исследование Edith знаменует собой важный шаг в применении искусственного интеллекта для решения критически важной задачи – повышения эффективности диагностики рака молочной железы. Несмотря на то, что ИИ может стать мощным инструментом, важно помнить о необходимости решать проблему дефицита кадров и активно вовлекать сообщество в процесс разработки стратегий борьбы с раком.


Новое на сайте

19521Банковский троян VENON на Rust атакует Бразилию с помощью девяти техник обхода защиты 19520Бонобо агрессивны не меньше шимпанзе, но всё решают самки 19519Почему 600-килограммовый зонд NASA падает на землю из-за солнечной активности? 19518«Липовый календарь»: как расписание превращает работников в расходный материал 19517Вредоносные Rust-пакеты и ИИ-бот крадут секреты разработчиков через CI/CD-пайплайны 19516Как хакеры за 72 часа превратили npm-пакет в ключ от целого облака AWS 19515Как WebDAV-диск и поддельная капча помогают обойти антивирус? 19514Могут ли простые числа скрываться внутри чёрных дыр? 19513Метеорит пробил крышу дома в Германии — откуда взялся огненный шар над Европой? 19512Уязвимости LeakyLooker в Google Looker Studio открывали доступ к чужим базам данных 19511Почему тысячи серверов оказываются открытой дверью для хакеров, хотя могли бы ею не быть? 19510Как исследователи за четыре минуты заставили ИИ-браузер Perplexity Comet попасться на... 19509Может ли женщина без влагалища и шейки матки зачать ребёнка естественным путём? 19508Зачем учёные из Вены создали QR-код, который невозможно увидеть без электронного... 19507Девять уязвимостей CrackArmor позволяют получить root-доступ через модуль безопасности...
Ссылка