Стадирование рака предстательной железы осуществляется при помощи гистологического анализа (шкала Глисона). Такая оценка по своей сути субъективна, так как зависит от уровня подготовки гистологов. Повысить точность диагностики рака предстательной железы возможно путем внедрения алгоритмов искусственного интеллекта.

Глобальное соревнование по программированию PANDA challenge объединило 1290 программистов из 65 стран.

Первый этап предполагал разработку алгоритмов искусственного интеллекта, для которого были использованы более 10 000 цифровых гистологических снимков (3 крупные базы данных). На втором этапе лучшие алгоритмы прошли валидацию с использованием более 2 000 цифровых изображений.

Разработанные алгоритмы уже сейчас готовы к использованию в клинике, учитывая высокую точность диагностики и стадирования рака, сравнимую или даже превосходящую мнение экспертов-гистологов. К примеру, частота гиподиагностики рака составила 1,9% при использовании алгоритмов, и 7,3% в случае анализа биопсий гистологами.

Источник: Bulten, W., Kartasalo, K., Chen, PH.C. et al. Artificial intelligence for diagnosis and Gleason grading of prostate cancer: the PANDA challenge. Nat Med 28, 154–163 (2022). https://doi.org/10.1038/s41591-021-01620-2.