Искусственный интеллект ускорит процесс оценки результатов биопсии яичка

Проблема азооспермии и её диагностика

Азооспермия, которая означает полное отсутствие сперматозоидов в эякуляте, является серьёзной проблемой, препятствующей оплодотворению ребёнка. В лечении пар, в которых мужчина страдает этой диагностикой, используется тестикулъарная биопсия для получения спермы. Полученные образцы оцениваются по шкале Джонсена, которая предоставляет оценку от 1 до 10 баллов.

Внедрение ИИ в гистологическую оценку

«Более 50 лет шкала Джонсена используется в урологии. Однако гистологическая оценка гистологического материала тестикул является сложной задачей и требует много времени. Мы стремились упростить этот трудоёмкий диагностический этап, внедрив технологии искусственного интеллекта (ИИ). Для создания модели ИИ была выбрана программа Google Automated Machine Learning (AutoML) Vision. Технология AutoML Vision может использоваться медицинскими специалистами без навыков программирования», — сказал руководитель исследовательской группы Хидеюки Кобаяши, доцент урологии Тохо университетa (Япония).

Классификация шкалы и обучение модели

Чтобы упростить применение шкалы Джонсена, д-р Кобаяши разделил её на четыре группы: 1-3, 4-5, 6-7 и 8-10 баллов. Такая градация сокращает количество категорий и облегчает автоматическую классификацию изображений, сохраняя клиническую значимость различий между уровнями. В рамках исследования было загружено 7155 изображений гистологических образцов на платформу Google Cloud AutoML Vision. Искусственный интеллект показал точность 80% в оценке гистологической модели образцов.

Перспективы использования ИИ в медицине

ИИ набирает популярность в различных областях медицины. Например, технологии на базе ИИ успешно использовались для анализа изображений при диагностике рака молочной железы и обнаружения патологий в легочных КТ. Однако его массовое применение в клинической практике все еще затруднено необходимостью наличия специалистов по обработке данных.

«Технология машинного обучения, которую мы выбрали, ориентирована на медицинский персонал. Вероятно, в ближайшем будущем благодаря ИИ врачи будут использовать классификаторы медицинских изображений с такой же легкостью и доступностью, как сейчас используют стандартные офисные программные инструменты», — заявил д-р Кобаяши.