Ученые из Германии представили гибридную методику диагностики рака — изображения просматривает и специалист, и алгоритм. Такой подход повышает количество и качество диагностики заболеваний.
Согласно новому исследованию, радиологи с искусственным интеллектом более успешны в скрининге рака молочной железы, чем те, кто работает в одиночку. Тот же ИИ в руках рентгенолога дает более точные результаты.
Крупномасштабное исследование, опубликованное в The Lancet Digital Health, является первым, в котором напрямую сравнивается эффективность искусственного интеллекта в скрининге рака молочной железы, независимо от того, используется ли он отдельно или в качестве живого помощника. Ученые надеются, что такие системы смогут обнаруживать раковые заболевания, которые не замечают обычные специалисты. Это поможет освободить время рентгенологов для приема большего количества пациентов.
Программное обеспечение было разработано немецким стартапом Vara, который также руководил исследованием. ИИ компании уже используется более чем в четверти центров скрининга рака молочной железы в Германии, а в начале этого года он был развернут в больницах Мексики и Греции.
Команда Вары с помощью рентгенологов из Университетской больницы Эссена в Германии и Мемориального онкологического центра имени Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке проверила два подхода. В первом случае ИИ самостоятельно анализирует маммограммы. В другом случае ИИ автоматически различает изображения, которые, по его мнению, выглядят нормально, и те, которые вызывают опасения. Последний отправляет к рентгенологу, который просматривает их, прежде чем увидеть оценку AI. Затем алгоритм выдает предупреждение, если обнаруживает рак, а врач нет.
Для обучения нейронной сети Вара предоставила ИИ данные из более чем 367 000 маммограмм, включая радиологические записи, первоначальные оценки и информацию о том, был ли у пациента рак, чтобы научиться классифицировать эти изображения по одной из трех категорий — «уверенный диагноз», «неточный диагноз, точное заболевание». Выводы, сделанные на основе обоих подходов, затем сравнивались с решениями, сделанными настоящими рентгенологами на 82 851 маммограмме, полученной в центрах скрининга.
Когда алгоритмы и врачи работали вместе, рак молочной железы можно было обнаружить на 3,6% лучше. Этот подход позволил нам автоматически отбрасывать изображения, которые выглядели нормально. Такая интенсивная оптимизация может снизить нагрузку на рентгенологов.
Аномальные или неясные результаты сканирования требуют повторного обследования. Однако рентгенологи, изучающие маммограммы, пропускают каждый восьмой случай рака. Усталость, перенапряжение и даже время суток влияют на то, насколько хорошо рентгенологи могут обнаруживать опухоли при просмотре тысяч изображений. Визуально незаметные симптомы также, как правило, менее тревожны, а плотная ткань молочной железы, которая встречается в основном у молодых пациентов, затрудняет обнаружение симптомов рака.
Такой подход может сократить нехватку рентгенологов, особенно в странах, где на миллион пациентов приходится один радиолог. Прогнозируется, что даже в США, где рентгенологов в 10 раз больше, чем в Индии, к 2033 году нехватка специалистов составит 17 000 человек.
Подписывайтесь на «Гродно 24» в Дзен Новости и на наш канал в Дзен