Искусственный интеллект предсказывает эффективность лечения рака печени с точностью врача
Новый метод, основанный на больших языковых моделях, демонстрирует способность прогнозировать исход лечения гепатоцеллюлярной карциномы (ГЦК) с точностью, сопоставимой с опытом квалифицированного врача. Результаты исследования, опубликованные в Journal of Medical Systems, открывают новые перспективы в борьбе с этим агрессивным видом рака.
Гепатоцеллюлярная карцинома – одна из наиболее опасных форм рака, где даже комбинированная терапия, включающая иммунотерапию и таргетные препараты, эффективна лишь для около 30% пациентов. Поэтому точный прогноз эффективности лечения является критически важной задачей для онкологов.
Ученые из Хэфэйского института физических наук Китайской академии наук протестировали четыре передовые языковые модели – GPT-4, GPT-4o, Google Gemini и DeepSeek – на данных 186 пациентов с неоперабельной ГЦК. Используя подход zero-shot learning, модели смогли решить поставленную задачу без предварительного обучения. Для повышения точности, исследователи применили гибридные алгоритмы, включая голосование и логические комбинации. Наилучший результат показал алгоритм, сочетающий Gemini и GPT, который продемонстрировал точность прогноза, сопоставимую с оценками врачей с 15-летним опытом.
Этот метод особенно полезен в выявлении пациентов, которым лечение с наибольшей вероятностью принесет пользу, а также при анализе различных стадий заболевания и видов терапии. Несмотря на ограниченность выборки (186 пациентов), исследователи уверены в потенциале дальнейшей разработки подобных алгоритмов. В будущем, такие модели могут быть интегрированы в диагностические системы для прогнозирования эффективности лечения еще на этапе обследования, например, при анализе КТ-снимков. Врачи смогут использовать результаты модели для принятия более обоснованных решений и повышения эффективности лечения рака печени.
