@MSGID: 2:5053/51 94e32cb0
@TID: FMail/2 1.48b
@PID: FTools/2 1.48b
https://lenta.ru/news/2025/12/26/v-rossii-nauchilis-bystro-vyyavlyat-opasnoe-pre
drakovoe-sostoyanie/
 26.12.2025 07:33 В России научились быстро выявлять опасное
предраковое состояние

В России научились быстро выявлять опасное предраковое состояние
 Новая ИИ-модель с точностью до 96 процентов определяет атрофический
гастритЕкатерина Графская (Редактор отдела `Наука и техника`)
 Сеченовский университет и команда Билайн Big Data & AI
разработали систему искусственного интеллекта, способную с точностью до 96
процентов определять атрофический гастрит - предраковое заболевание желудка.
Алгоритм работает как `цифровой патолог` и помогает врачам быстрее ставить
диагноз и начинать лечение, снижая риск развития рака. Об этом `Ленте.ру`
сообщили в пресс-службе университета.
 Атрофический гастрит развивается при истончении слизистой оболочки
желудка и может сопровождаться появлением клеток кишечного типа - так
называемой кишечной метаплазии. Заболевание часто протекает скрыто, но со
временем может привести к онкологии. Ранняя диагностика в этом случае
критически важна: она позволяет взять пациента под наблюдение и предотвратить
развитие злокачественной опухоли.
 Материалы по теме:Тысячи людей верят в истории о самоисцелении от
рака.Почему надежда на чудо может быть опаснее болезни?1 марта 2024Мир облетела
новость о создании вакцины от всех видов рака.Может ли прививка защитить от
опухолей и как скоро она станет доступна?28 июля 2025Обычно подтверждение
диагноза требует эндоскопии и последующего изучения микроскопических срезов
ткани патологом. Этот процесс трудоемкий и может занимать от 15 минут до
нескольких часов на одного пациента, а в среднем результат приходится ждать до
недели. Новый ИИ-алгоритм автоматически анализирует цифровые изображения
биопсий, выделяет подозрительные участки, подсчитывает соотношение здоровых и
измененных тканей и помогает врачу определить стадию заболевания.
 По словам разработчиков, система ускоряет диагностику в среднем в
пять раз, а время ожидания результата может сократиться с 4-7 дней до
2-3. Точность алгоритма сопоставима и даже превосходит межврачебные
расхождения: для сравнения, оценки разных специалистов могут отличаться на 5-15
процентов.
 Модель обучали в течение года на более чем 5,5 тысячи размеченных
гистологических изображений, предоставленных клиническими подразделениями Сеченовского
университета.
 Ранее стало известно, что работа в ночные смены и хронические
нарушения сна могут повышать риск рака молочной железы.

--- NewsRobot V0.14l/OS2 (C) W2M PROGRAMMING, 02.2014-02.2022
 * Origin: CONCORD BBS (2:5053/51.0)
SEEN-BY: 50/109 221/6 301/1 341/66 452/28 460/58
463/68 4500/1 5000/111
SEEN-BY: 5001/100 5010/352 5015/42 5019/40 5020/101
113 715 828 830 848 1042
SEEN-BY: 5020/4441 12000 5030/49 115 1081 5049/3
5053/51 57 5058/104 5061/133
SEEN-BY: 5083/1 444
@PATH: 5053/51 5020/1042 4441