Alibaba DAMO akademiyasi Xitoy Tibbiyot universitetiga qarashli Shengjing shifoxonasi va boshqa muassasalar bilan hamkorlikda jigar saratonini aniqlovchi DAMO LiON AI modelini ishlab chiqdi. U KT tasvirlari orqali jigardagi mayda saraton o‘choqlarini aniqlay oladi.
Ikki oy davom etgan haqiqiy sharoitdagi istiqbolli klinik sinovda ushbu AI modeli ilgari o‘tkazib yuborilgan 15 ta xavfli o‘sma holatini aniqladi. Ularning aksariyati taxminan 1 sm kattalikdagi o‘choqlar bo‘lib, bemorlar o‘z vaqtida jarrohlik yoki dori vositalari bilan davolanish imkoniga ega bo‘ldi. Tegishli maqola xalqaro nufuzli «Nature Medicine» jurnalida chop etildi.
Rasmiy ma’lumot quyidagicha:
Jigar xavfli o‘smalar ko‘p uchraydigan a’zo hisoblanadi. U jigarda paydo bo‘ladigan birlamchi jigar saratoni, ya’ni odatda «jigar saratoni» deb ataladigan kasallik, shuningdek ichak saratoni, oshqozon osti bezi saratoni kabi boshqa a’zolardan tarqaladigan «jigar metastazi» bo‘lishi mumkin. Keyingisi ko‘pincha yanada keng tarqalgan. Har ikki holatda ham kasallik qancha erta aniqlansa, davolash samarasi shuncha yuqori bo‘ladi. Biroq erta aniqlash oson emas: o‘choqlar kichik bo‘lgani, shuningdek sirroz, yog‘li jigar va jigarning murakkab anatomik tuzilmalari xalaqit bergani sababli shifokorlar hatto kontrastli KT tekshiruvida ham ularni ko‘zdan qochirishi mumkin. Ayniqsa jigar metastazi holatida shifokorlarning diqqati asosiy o‘choqqa chalg‘ib, jigardagi mayda o‘choqlar e’tibordan chetda qolishi mumkin.
Shu sababli DAMO akademiyasi tibbiy tasvirlash AI sohasidagi ko‘p yillik texnologik tajribasiga tayanib, DAMO LiON modelini ishlab chiqdi. U shifokorlarga tasvirlarni tahlil qilishda yordam beradigan «AI xavfsizlik xodimi» sifatida birlamchi jigar saratonini aniq taniydi va ko‘pincha e’tibordan chetda qoladigan jigar metastazlarini aniqlashda ayniqsa samarali. Tajriba natijalariga ko‘ra, AI modelining xavfli o‘smalarni aniqlash aniqligi radiolog shifokorlarnikidan yuqori bo‘lgan. Shifokorlar tasvirlarni AI yordamida tahlil qilganda, sarflangan vaqt 27% ga qisqargan, xavfli o‘smalarga nisbatan sezgirlik esa 11,5% ga oshgan va o‘tkazib yuborilgan holatlar samarali kamaygan. AI yordami bilan boshlang‘ich darajadagi shifokorlar tajribali shifokorlar darajasiga erishgan.
Keyinchalik tadqiqot guruhi AI modelini shifoxonaga amalda joriy qilib, kundalik tasvir tahlilida qo‘lladi. AI va shifokorning dastlabki xulosasi mos kelmaganida, holat katta tajribaga ega radiolog shifokor tomonidan qayta ko‘rib chiqildi, zarur bo‘lsa, ko‘p tarmoqli guruh (MDT) muhokamasiga yuborildi. Ikki oy ichida AI 10 mingdan ortiq bemorning kontrastli KT tasvirlarini tahlil qilib, shifokorlarga ilgari e’tibordan chetda qolgan 15 ta jigar metastazi holatini aniqlashda yordam berdi va bu bemorlarning davolash rejalarini o‘zgartirishga turtki bo‘ldi. Masalan, ilgari siydik pufagi saratoni bilan kasallangan 65 yoshli bemor qayta tekshiruvdan o‘tdi. Uning jigar faoliyati ko‘rsatkichlari va o‘sma markerlari normal edi, shifokorning dastlabki tashxisida faqat jigardagi kalsifikatsiya o‘chog‘i aniqlangan. AI esa jigar metastazi borligini aniq ko‘rsatib, shifokorni tekshiruv hisobotini tuzatish va kimyoterapiya tavsiya qilishga undadi.
DAMO akademiyasi algoritmlar bo‘yicha mutaxassisi Yan Ke ta’kidlashicha, AI aniqlagan xavfli o‘choqlar odatda «kichik, xira va noodatiy joylashgan» bo‘ladi: ularning o‘rtacha diametri taxminan 1 sm, jigar to‘qimalariga nisbatan kontrasti past yoki anatomik jihatdan kam uchraydigan joylarda joylashgan. Buning ortida DAMO LiON modelida takomillashtirilgan tarmoq arxitekturasi qo‘llangani turadi. U o‘choq va butun jigar o‘rtasidagi munosabatni ilg‘ay oladi, shu bilan birga mahalliy tekstura va chegaralarni samarali saqlab qoladi. Bu yog‘li jigar, sirroz va operatsiyadan keyingi jigar kabi murakkab holatlardagi natijalarni yaxshilaydi. Bundan tashqari, AI turli fazalarda olingan tasvirlarni birlashtirib, iterativ tarzda qo‘shadi, fazalar orasidagi piksel darajasidagi farqlarni samarali ilg‘aydi va kontrastli KT skanerlashida «bir lahzada ko‘rinib, yo‘qoladigan» mayda o‘choqlarni aniq aniqlaydi.
Ma’lum qilinishicha, DAMO akademiyasi 2017-yilda tashkil etilganidan buyon tibbiyotda AI yo‘nalishini rivojlantirib kelmoqda. U sohada birinchilardan bo‘lib, tibbiy tasvirlarda inson ko‘zi ilg‘ashi qiyin bo‘lgan mayda o‘choqlarni AI yordamida aniqlash g‘oyasini ilgari surdi. Keyinchalik oddiy KT asosida oshqozon osti bezi saratonini skrining qiluvchi DAMO PANDA, oshqozon saratonini skrining qiluvchi DAMO GRAPE va ichak saratonini skrining qiluvchi DAMO COCA kabi AI modellarini ishlab chiqdi. Tegishli natijalar «Nature Medicine» jurnalida uch marta chop etildi, Xitoy Milliy dori vositalari ma’muriyati innovatsion yo‘nalishiga kiritildi hamda AQSh Oziq-ovqat va farmatsevtika ma’muriyati (FDA) tomonidan «yutuqli tibbiy qurilma» sifatida tan olindi. Bu safar DAMO akademiyasi tibbiy AI imkoniyatlarini skriningdan tashxis sohasiga ham kengaytirib, ko‘proq bemorlarga o‘z vaqtida va aniq davolanish imkonini bermoqda.