Обзор исследования
Исследование «Deep learning-based differentiation of benign and malignant thyroid follicular neoplasms on multiscale intraoperative frozen pathological images: A multicenter diagnostic study» направлено на разработку системы глубокого обучения для различения доброкачественных и злокачественных фолликулярных опухолей щитовидной железы на многомасштабных изображениях, полученных во время операции. В исследовании участвовало 1,213 пациентов, данные которых были разделены на обучающую и валидационную выборки, а также внутренние и внешние тестовые наборы.
Основной целью было создание системы глубокого многомасштабного обучения изображений (DMILS), которая показала высокую эффективность в различении опухолей, с показателями AUC (площадь под кривой характеристик) от 0.787 до 0.857 в различных тестовых группах. Результаты исследования важны для врачей, так как они могут значительно улучшить точность диагностики и, соответственно, выбор лечения для пациентов с фолликулярными опухолями щитовидной железы.
Объяснение терминов
Глубокое обучение: Это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети с несколькими слоями для анализа данных. В данном исследовании оно применяется для обработки изображений.
Многомасштабные изображения: Это изображения, полученные с различными увеличениями (10x, 20x, 40x), что позволяет детально рассмотреть ткани на разных уровнях.
Фолликулярные опухоли: Это опухоли, возникающие в фолликулах щитовидной железы, которые могут быть как доброкачественными, так и злокачественными.
AUC (площадь под кривой характеристик): Это метрика, используемая для оценки качества модели классификации, где значение 1.0 указывает на идеальную модель, а 0.5 — на случайное угадывание.
Текущее состояние исследований
На сегодняшний день исследования в области диагностики фолликулярных опухолей щитовидной железы активно развиваются. Современные методы, такие как молекулярная диагностика и визуализация, дополняются новыми подходами, основанными на искусственном интеллекте. Результаты данного исследования показывают, что DMILS превосходит традиционные методы, основанные на одном увеличении, что подчеркивает его уникальность и эффективность.
Изменения в клинической практике
Результаты исследования могут значительно изменить клиническую практику, улучшив точность диагностики и сокращая время, необходимое для принятия решений о лечении. Внедрение DMILS может оптимизировать уход за пациентами, позволяя врачам быстрее и точнее определять характер опухолей.
Использование искусственного интеллекта и автоматизации в процессе диагностики может повысить эффективность работы медицинских учреждений. Врачи могут использовать DMILS для предварительного анализа изображений, что позволит сосредоточиться на других аспектах ухода за пациентами.
Рекомендации для врачей и клиник
Врачам рекомендуется рассмотреть возможность интеграции DMILS в свою практику, что может включать обучение персонала, обновление оборудования и внедрение новых протоколов работы с изображениями. Однако существуют барьеры, такие как необходимость в обучении и адаптации к новым технологиям.
Преодоление этих барьеров может включать в себя создание обучающих программ и инициатив по повышению осведомленности о преимуществах использования искусственного интеллекта в диагностике.
Часто задаваемые вопросы
1. Какова основная цель исследования?
Цель исследования — разработать систему глубокого обучения для различения доброкачественных и злокачественных фолликулярных опухолей щитовидной железы.
2. Какие методы использовались в исследовании?
В исследовании использовались многомасштабные изображения и глубокое обучение.
3. Каковы результаты исследования?
Система показала высокую эффективность с AUC от 0.787 до 0.857 в различных тестовых группах.
4. Как результаты могут повлиять на клиническую практику?
Результаты могут улучшить точность диагностики и ускорить процесс принятия решений о лечении.
5. Какие барьеры могут возникнуть при внедрении новых технологий?
Основные барьеры включают необходимость обучения и адаптации персонала к новым технологиям.
Итоги и перспективы
Исследование «Deep learning-based differentiation of benign and malignant thyroid follicular neoplasms on multiscale intraoperative frozen pathological images» имеет большое значение для медицины, так как оно открывает новые горизонты в диагностике опухолей щитовидной железы. Перспективы дальнейших исследований могут включать использование ИИ для улучшения диагностики и лечения в других областях медицины.
Полное исследование доступно по ссылке: Chin J Cancer Res. 2025 Jun 30;37(3):303-315. doi: 10.21147/j.issn.1000-9604.2025.03.02.
