Искусственный интеллект выявил больше случаев рака молочной железы, чем врачи с многолетней подготовкой и опытом, и сократил нагрузку врачей на чтение маммограмм почти вдвое, показало новое исследование на ранней стадии.
Это не означает, что ваша больница позволит компьютеру определить, есть ли у вас рак в ближайшее время. Предстоит провести еще много исследований, но исследование, опубликованное во вторник в журнале The Lancet Oncology, показывает, что искусственный интеллект безопасен для использования при выявлении рака молочной железы и может сделать врачей еще более эффективными в выявлении рака, чем сейчас.
Другие исследования показали, что искусственный интеллект может быть полезен при прогнозировании риска рака молочной железы, но они используют модели или были сосредоточены на ретроспективных данных. Считается, что новое исследование является первым рандомизированным контрольным исследованием, в котором сравнивается выявление рака молочной железы с помощью искусственного интеллекта, проводимое только хорошо обученными людьми.
Исследователи изучили снимки более 80 000 женщин в Швеции, которые прошли маммографию в период с апреля 2021 по июль 2022 года. Половина женщин была отнесена к группе, в которой искусственный интеллект считывал маммограмму до ее анализа рентгенологом. Маммограммы другой группы считывались двумя рентгенологами без использования искусственного интеллекта. Все радиологи, участвовавшие в исследовании, считались высококвалифицированными.
В группе, чьи снимки были просмотрены рентгенологом вместе с искусственным интеллектом, было обнаружено на 20% больше случаев рака, чем в группе, чьи маммограммы были просмотрены двумя рентгенологами без дополнительной технической помощи.
В целом, скрининги при поддержке искусственного интеллекта привели к тому, что уровень выявления рака составил 6 на 1000 обследованных женщин по сравнению с 5 на 1000 при стандартном подходе.
Но исследователи говорят, что у них не возникло ощущения, что искусственный интеллект был слишком чувствительным. Это не увеличило количество ложноположительных результатов, когда маммограмма диагностируется как ненормальная, даже если рака нет.
Группа, которая использовала искусственный интеллект, получила дополнительное преимущество: на 44% сократилась нагрузка на чтение. В исследовании не измерялось конкретное количество времени, сэкономленное искусственным интеллектом, но исследователи подсчитали, что если бы рентгенологи просматривали около 50 маммограмм в час, одному рентгенологу потребовалось бы на четыре-шесть месяцев меньше, чтобы прочитать около 40 000 скрининговых обследований с помощью искусственного интеллекта, чем потребовалось бы двум рентгенологам в одиночку.
“Наибольший потенциал искусственного интеллекта прямо сейчас заключается в том, что он может позволить рентгенологам быть менее обремененными чрезмерным объемом чтения”, - сказала соавтор исследования доктор Кристина Лонг, адъюнкт-профессор радиологической диагностики из Лундского университета в Швеции.
В Европе руководящие принципы рекомендуют, чтобы маммографию проверяли два радиолога. В США нет единого стандарта, поэтому проблема рабочей нагрузки может отличаться в разных странах.
Однако, по данным Радиологического общества Северной Америки, в Европе и США не хватает радиологов. Если дальнейшие исследования покажут, что эта технология действительно работает, это может помочь облегчить некоторые из этих кадровых проблем, а также улучшить качество работы рентгенологов.
Ожидается, что спрос на рентгенологов возрастет по мере старения населения планеты и потребует еще большего количества изображений.
Многие радиологи рассматривают эти возможности как приятную новость, а не как угрозу безопасности своей работы.
“С помощью маммографии наша цель - выявить рак молочной железы как можно раньше, чтобы дать каждой пациентке наилучший прогноз, поэтому все, что сделает нас более точными, - это замечательно”, - сказала доктор Стаматия Дестунис, рентгенолог, специализирующийся на визуализации молочной железы в Elizabeth Wende Breast Care в Рочестере, штат Нью-Йорк, которая не участвовала в этом исследовании.
Любая технология, которая могла бы помочь в проведении скрининга молочной железы, может иметь большое значение. По данным Американского онкологического общества, заболеваемость раком молочной железы увеличивается на 0,5% в год, хотя соответствующего увеличения числа смертей не наблюдается. Хотя рак молочной железы по-прежнему является убийцей № 2 женщин, умирающих от рака, уступая только раку легких, выжило больше женщин, чем десятилетия назад, во многом благодаря эффективному скринингу. Когда рак молочной железы выявляется на ранней стадии, шансы человека на выживание значительно возрастают.
Но маммография не идеальна, говорят эксперты. Это очень субъективный навык. В целом, маммографический скрининг пропускает около 20% случаев рака молочной железы, по данным Национального института рака.
Выявить сложную структуру рака молочной железы чрезвычайно сложно, даже при многолетнем специализированном обучении. По сути, рентгенолог должен обнаружить опухоль белого цвета посреди белого фона. Возможно, однажды искусственный интеллект сможет помочь в выявлении этого паттерна, но работа рентгенолога - это гораздо больше, чем распознавание паттернов, сказала доктор Лора Хикок, радиолог молочной железы из онкологического центра NYU Langone Perlmutter, которая не участвовала в новом исследовании.
“Если вы проведете день с рентгенологом, вы увидите, что то, как искусственный интеллект смотрит на маммографический скрининг, на самом деле является лишь частью того, как радиологи практикуют медицину, даже при визуализации молочной железы”, - сказала она. “Эти инструменты лучше всего работают в паре с высококвалифицированными рентгенологами, которые принимают окончательное решение о вашей маммографии. Думайте об этом как о инструменте, подобном стетоскопу для кардиолога”.
Хикок сказала, что с дальнейшими исследованиями ее коллеги могут использовать подобный искусственный интеллект в будущем. Рентгенологи уже используют сравнительно грубый вид компьютерного анализа изображений, называемый CAD, разработанный в 1990-х годах, который может распознавать закономерности на маммограммах.
“Алгоритмы искусственного интеллекта более гибкие и обучаются с помощью гораздо более передовых глубоких нейронных сетей, которые позволяют распознавать расширенные функции и применять их, и они проходят перекрестное обучение на всех коммерческих моделях, а исследовательские модели проходят внешнюю проверку”, - сказал Хикок. Модель искусственного интеллекта смотрит на изображение иначе, чем человеческий глаз, обучается на другом материале и может давать разные прогнозы, основанные на том, что она может видеть, а чего нет, сказала она.
Хотя искусственный интеллект все еще является развивающейся технологией, искусственный интеллект начал захватывать воображение ученых. Он используется при открытии лекарств и разработке, а также помогает врачам лучшеобщаться с пациентами. Искусственный интеллект даже сдал практический экзамен, который врачи используют для получения лицензий, поэтому он используется, чтобы помочь лучше писать тестовые вопросы.
69.9к
