Изкуственият интелект открива една трета от случаите на рак на гърдата в интервала, пропуснати от скрининга

Алгоритъм с изкуствен интелект за скрининг на рак на гърдата може да подобри производителността на дигиталната томосинтезна мамография (DBT), намалявайки интервалните нива на рак с до една трета, според проучване, публикувано днес в списание Radiology.

Интервалните ракови заболявания на гърдата са симптоматични тумори, диагностицирани между рутинни скринингови мамографии. Тези случаи обикновено имат по-лоша прогноза поради по-агресивно протичане и бърз растеж на тумора. DBT, или 3D мамография, осигурява подобрена визуализация на лезиите на гърдата и може да идентифицира тумори, които може да са скрити от плътна тъкан. Тъй като обаче DBT е сравнително нова технология, данните за дългосрочните резултати при пациенти в институции, които наскоро са възприели техниката, остават ограничени.

„Като се има предвид липсата на данни за смъртността от рак на гърдата след 10 години скрининг с диафрагмална потентна терапия (ДПТ), интервалните нива на рак често се използват като показател“, обяснява авторът на изследването д-р Маниша Бал, директор по качеството на образната диагностика на гърдата в болница „Масачузетс“ и доцент в Медицинския факултет на Харвард.
„Намаляването на този процент предполага намаляване на честотата и смъртността от рак на гърдата.“

Проучване: Изкуственият интелект идентифицира неоткрити тумори

В проучване на 1376 случая, Бал и колегите му ретроспективно анализирали 224 интервални рака при 224 жени, преминали през DBT скрининг. В тези изображения, алгоритъмът Lunit INSIGHT DBT v1.1.0.0 AI правилно локализира 32,6% (73 от 224) от неоткрити преди това тумори.

„Бяхме изненадани, че почти една трета от интервалните тумори бяха открити и точно локализирани от алгоритъма на изкуствения интелект в мамограми, които преди това бяха интерпретирани като нормални от рентгенолозите, което подчертава потенциала на изкуствения интелект като „втори четец“, каза Бал.

Според изследователите, това може да е първото публикувано проучване, специално разглеждащо използването на изкуствен интелект за откриване на интервални видове рак върху DBT изображения.

„Изкуственият интелект (ИИ) е бил използван преди това за откриване на интервални ракови заболявания при конвенционални 2D цифрови мамограми, но доколкото ни е известно, в литературата няма публикувани проучвания за откриване на интервални тумори с ИИ, по-специално при 3D томосинтезни сканирания“, обясни Бал.

Методология: на ниво лезия, не само моментна снимка

За да се избегне надценяване на чувствителността на алгоритъма, екипът на Бал използва анализ, специфичен за лезията: на изкуствения интелект се дава „оценен удар“ само ако правилно идентифицира и локализира точното местоположение на тумора.

„За разлика от това, анализът на цялото изображение може да даде на изкуствения интелект „пропуск“, дори ако анотацията е неправилна, което изкуствено завишава чувствителността“, добавя тя.
„Фокусирането върху точността на локализацията на лезиите осигурява по-надеждна оценка на клиничната ефективност на алгоритъма.“

Какво точно открива ИИ?

• Туморите, открити от алгоритъма, са склонни да бъдат по-големи
• По-често те завършваха с увреждане на лимфните възли
• Това може да означава, че изкуственият интелект идентифицира предимно агресивни или бързорастящи тумори или такива, които вече са били в напреднал стадий, но са били пропуснати от лекарите по време на скрининга.

Общи резултати:

Сред 1000 пациенти (включително както тези с потвърдени тумори, така и тези с доброкачествени или фалшиво положителни резултати), AI:

• Правилно локализирани 84,4% от 334 истински положителни случая
• Правилно класифицирани 85,9% от 333 истински отрицателни резултата
• Отхвърлени като фалшиви 73,2% от 333 фалшиво положителни случая

Заключения и значение

„Нашето проучване показа, че алгоритъмът с изкуствен интелект може ретроспективно да открие и точно да локализира близо една трета от интервалните видове рак на гърдата върху DBT скринингови изображения, което показва потенциала му да намали честотата на интервалните видове рак и да подобри резултатите от скрининга“, каза д-р Бал.

„Нашите резултати подкрепят интегрирането на изкуствен интелект в работните процеси на дигитална биопсия на рак (DBT), за да се подобри точността на откриване на рак. Реалното въздействие обаче ще зависи от степента, в която рентгенолозите ще възприемат и адаптират изкуствения интелект в клиничната практика, както и от тестването на неговата ефективност в различни клинични условия.“