Модель REDMOD находит едва заметные изменения ткани поджелудочной железы на обычных КТ-снимках. В выборке из 219 пациентов система обнаружила признаки рака в среднем за 475 дней до клинического диагноза.
Алгоритм анализирует текстуру ткани органа — радиомические признаки, которые не видны глазу даже опытного специалиста. REDMOD также автоматически выделяет контуры поджелудочной железы, что убирает разницу между ручными разметками разных врачей.
Чувствительность REDMOD составила 73%, у радиологов — 39%. На снимках, сделанных более чем за два года до диагноза, разрыв оказался ещё больше: 68% против 23%.
В группе из 539 человек без рака система правильно определила здоровые снимки в 81% случаев. На открытом наборе данных NIH-PCT точность составила 87,5%. Повторные снимки одних и тех же пациентов давали совпадение результатов в 90–92% случаев.
Панкреатическая аденокарцинома остаётся одной из самых сложных для раннего выявления опухолей: на начальных стадиях почти нет симптомов, а стандартная визуализация часто не показывает изменений. По оценке авторов, увеличение доли локализованных форм рака с 10% до 50% может более чем удвоить выживаемость.
Сейчас REDMOD не готова к рутинной практике. Нужны проспективные испытания с участием людей из групп высокого риска — например, пациентов с необъяснимой потерей веса или недавно выявленным диабетом. Авторы также отмечают недостаточное этническое разнообразие выборки.
Результаты опубликованы в журнале Gut.
