Искусственный интеллект научился предсказывать исход лечения рака печени

2025-08-10T16:21:11Z — В рамках работы ученые протестировали четыре модели искусственного интеллекта - GPT-4, GPT-4o, Google Gemini и DeepSeek.

Ученые из Хэфэйского института физических наук Китайской академии наук установили, что большие языковые модели способны с точностью, сопоставимой с опытом врача, предсказывать эффективность лечения гепатоцеллюлярной карциномы. Соответствующее исследование опубликовано в журнале Journal of Medical Systems.

Гепатоцеллюлярная карцинома является одним из самых агрессивных видов рака печени. На поздних стадиях комбинированная терапия, включающая иммунотерапию и таргетные препараты, приносит пользу примерно 30% пациентов. Поэтому задача прогнозирования успешности лечения имеет первостепенное значение для онкологов.

В рамках работы ученые протестировали четыре модели искусственного интеллекта - GPT-4, GPT-4o, Google Gemini и DeepSeek - на основе данных 186 пациентов с неоперабельным раком печени. Модели работали в режиме zero-shot learning, то есть выполняли задачу без дополнительного обучения.

Для повышения точности использовались различные методы принятия решений, в том числе голосование и логические комбинации. Лучшие показатели продемонстрировал гибридный алгоритм Gemini-GPT.

По точности прогнозов данный алгоритм оказался сопоставим с результатами врача с 15-летним стажем. Кроме того, модель превзошла менее опытных специалистов, особенно в выявлении пациентов, для которых терапия окажется эффективной. При этом качество прогнозов оставалось стабильным вне зависимости от стадии болезни и выбранного метода лечения.

Исследователи отмечают, что искусственный интеллект не сможет полностью заменить врачей. Однако он может стать важным инструментом для снижения нагрузки на медицинский персонал, ускорения отбора пациентов для оптимальной терапии и стандартизации принимаемых решений, особенно в регионах с недостатком квалифицированных онкологов.

Основным ограничением исследования стала небольшая выборка. Для подтверждения полученных результатов необходимо провести испытания на тысячах клинических случаев и данных из разных медицинских учреждений.

Ученые уверены, что в будущем подобные алгоритмы смогут быть интегрированы в диагностические системы, позволяя получать прогнозы уже на этапе первичного обследования, например, при анализе компьютерной томографии.

Ранее медики из США выяснили, что системы ИИ могут обнаруживать около трети неочевидных случаев развития рака.

Читайте также: