Университет Маккуори (Сидней, Австралия) совместно с Институтом биологии и биомедицины Нижегородского государственного университета им. Лобачевского разработал программу, позволяющей распознавать рак по данным, полученным в результате цистоскопии. Компьютерная сортировка, по мнению авторов, поможет отсеять пул пациентов с низким риском рака, снизить затраты больных на биопсию и разгрузить специалистов, интерпретирующих результаты цистоскопии. Цистоскопические снимки сначала проинтерпретировал эксперт-клиницист, затем их подвергли компьютерному анализу. Изображения были преобразованы и разделены на сегменты согласно цветовым шкалам, заложенным программно: здоровые ткани, вены, очаг воспаления и опухоль. Изображения классифицировались при помощи линейного дискриминанта, байесовских и квадратичных линейных классификаторов. Программа определила 100% новообразований, т.е. ни один из эпизодов рака не был пропущен. Показатель ложноположительных результатов при использовании представленной программы достигает 50%, что, в перспективе, потребует от авторов дополнительной калибровки. Даже в текущем виде метод в 2 раза снижает нагрузку на специалиста, оценивающего результаты цистоскопии. Результаты опубликованы в издании «Urologic oncology» 25 сентября 2017 года. Подготовил Александр Степанов Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28958822