Три коммерческие системы искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют способность выявлять ранние признаки рака молочной железы за 6 лет до клинического диагноза. Эти данные получены в ходе масштабного исследования.
Суть исследования и ключевые выводы
В рамках шведского ретроспективного анализа ученые протестировали три системы компьютерного обнаружения на основе ИИ (AI-CAD) на маммографических данных большой группы женщин. Результаты показали: у пациенток, у которых позже диагностировали рак молочной железы, оценки AI-CAD были в среднем выше, чем у здоровых участниц.
Приблизительно в 20% случаев рака маммограммы содержали признаки, обнаруживаемые ИИ примерно за 6 лет до диагноза. Исследование подтверждает, что ИИ способен выявлять эти признаки значительно раньше, чем это делают рентгенологи.
Многообещающие возможности ИИ-систем
Системы на базе искусственного интеллекта показали отличные результаты в прогнозировании риска развития рака молочной железы в течение 5 лет. Они также эффективно выявляли женщин с риском "интервальных" случаев рака, возникающих между плановыми скринингами. Команда ученых из Каролинского института изучала потенциал ИИ для обнаружения маммографических изменений в течение десятилетнего периода.
Методология и масштабы исследования
Для анализа было отобрано 88 963 маммограммы, выполненные 31 394 пациенткам за 10 лет. Данные взяты из шведской базы маммографических скринингов. Национальная программа скрининга рака молочной железы в Швеции приглашает женщин 40-74 лет на профилактические осмотры каждые 2 года. Каждую маммограмму традиционно оценивают два рентгенолога.
Три системы ИИ проанализировали маммограммы, сделанные с 2008 по 2019 год. За этот период у 12 072 участниц (38,5%) был диагностирован рак молочной железы.
Высокая эффективность и будущие перспективы
Системы ИИ и компьютерного зрения успешно идентифицировали многие виды рака на ранних стадиях скрининга. Они обеспечили 90% специфичность (способность верно определить отсутствие болезни) для 19,7% пациенток за 6 лет до диагноза, для 25,2% — за 4 года и для 39,3% — за 2 года.
Оценки по шкале AI-CAD станут ценным инструментом для рентгенологов в выявлении ранних маммографических признаков возможного будущего рака. Персонализированный подход к интерпретации индивидуальных показателей поможет определить пациенток, нуждающихся в усиленном наблюдении.
Цель исследования — внести вклад в растущий объем знаний о применении ИИ в скрининге рака молочной железы и его роли в ранней диагностике. Анализ динамики показателей ИИ у пациенток дает понимание развития ранних изменений, что открывает путь к началу терапии на самых ранних стадиях.
