Общенациональное исследование предпочтений врачей общей практики, пациентов и общественности относительно характеристик ИИ-технологий для выявления рака кожи показало, что минимизация ложноотрицательных результатов является приоритетом, а разработка алгоритмов для всех типов кожи — критически важна для успешного внедрения.

Технологический прогресс в области искусственного интеллекта с 2022 года кардинально ускорился, что имеет далеко идущие последствия для онкологии и исследований рака. Большие языковые модели теперь работают на уровне человеческой компетентности в обработке текста, а сближение текстовых и графических сетей на основе трансформеров позволяет создавать мультимодальные AI-модели для прецизионной онкологии.

На конференции SITC по компьютерной иммуноонкологии представлена новая модель машинного обучения LoFT-TCR, которая предсказывает взаимодействие T-клеточных рецепторов с антигенами. Метод может революционизировать разработку персонализированной T-клеточной иммунотерапии.

Система COCA на основе глубокого обучения продемонстрировала высокую точность скрининга колоректального рака на нативных КТ с чувствительностью 86,6-88,2% и специфичностью 99,5-99,8% в реальной клинической практике.

Исследование CATALINA продемонстрировало, что ИИ-модели для оценки опухоль-инфильтрирующих лимфоцитов обладают значимой прогностической ценностью при раннем трижды негативном раке молочной железы, хотя и не превосходят традиционную патоморфологическую оценку.

Исследование показало высокую эффективность модели ИИ xAID Chest CT Module для выявления расширения аорты и легочного ствола (чувствительность 100% и 95,8%), но ограниченную точность в диагностике периферических узлов легких и коронарного кальциноза, что требует использования ИИ только как вспомогательного инструмента.

Проспективное исследование показало 100% согласованность рекомендаций большой языковой модели Qwen3.5-Plus с решениями врача-радиолога при выборе протокола ПЭТ/КТ и контрастирования у 50 онкологических пациентов, что открывает перспективы автоматизации рабочих процессов в ядерной медицине.

Исследователи представили PathPrism — платформу для интерпретируемого анализа пространственных представлений тканевой организации, которая поддерживает открытие биомаркеров и клиническое прогнозирование на основе рутинных гистопатологических препаратов.

Обзор современных знаний о генетических регуляторах метаболизма опухолевых клеток и применении искусственного интеллекта для создания персонализированных терапевтических подходов в онкологии.

Исследование показало, что видео с ИИ-персонажем о профилактике курения, акцентирующие внимание на краткосрочных последствиях, достигают большего охвата в Instagram по сравнению с материалами о долгосрочных онкологических рисках (медиана 14,117 vs 11,820 пользователей; p = 0.048).