Большие языковые модели могут предсказывать эффективность лечения гепатоцеллюлярной карциномы (рака печени) с точностью опытного врача. К такому выводу пришли ученые из Хэфэйского института физических наук Китайской академии наук. Результаты опубликованы в Journal of Medical Systems.
Гепатоцеллюлярная карцинома — один из самых агрессивных видов рака. На поздних стадиях комбинированная терапия (иммунотерапия и таргетные препараты) помогает лишь около 30% пациентов, поэтому прогнозирование ее успеха — ключевая задача для онкологов.
Команда протестировала четыре модели — GPT-4, GPT-4o, Google Gemini и DeepSeek — на данных 186 пациентов с неоперабельным раком. Модели работали в режиме zero-shot learning, то есть решали поставленную задачу без предварительного обучения. Для повышения точности ученые применяли разные стратегии принятия решений, включая голосование и логические комбинации. Лучший результат показал гибридный алгоритм Gemini-GPT.
По точности прогнозов он оказался сопоставим с работой врача с 15-летним стажем. Модель также «опередила» менее опытных специалистов, особенно в выявлении пациентов, которым лечение принесет пользу. При этом результаты оставались стабильными для разных стадий болезни и видов терапии.
По словам исследователей, модели искусственного интеллекта не могут полностью заменить медиков. Однако они могут стать инструментом, который снизит нагрузку на врачей, ускорит отбор пациентов для подходящей терапии и поможет стандартизировать решения в регионах, где нет опытных онкологов.
Главным ограничением работы стала небольшая выборка: для подтверждения выводов необходимы тысячи случаев, а также проверка на данных из разных клиник. Тем не менее исследователи считают, что в будущем такие алгоритмы можно интегрировать в диагностические системы и получать прогноз уже на этапе обследования, например при анализе КТ.
Ранее был назван объем талии, который указывает на жировую болезнь печени.
