Согласно новому исследованию, рентгенологи, которым помогает искусственный интеллект, проводят скрининг рака молочной железы успешнее, чем те, кто работает в одиночку. Этот же ИИ в руках радиолога дает более точные результаты.
Масштабное исследование, опубликованное в журнале The Lancet Digital Health, является первым, в котором напрямую сравнивают эффективность ИИ в скрининге рака молочной железы в зависимости от того, используется ли он самостоятельно или как помощник живого специалиста. Ученые надеются, что такие системы могут найти рак, который пропускают обычные специалисты. Это поможет освободить время радиологов, чтобы они могли принимать большее количество пациентов.
Это программное обеспечение разработала компания Vara — стартап из Германии, который также возглавил исследование. ИИ этой компании уже используется более чем в четверти центров скрининга рака молочной железы в Германии, а в начале этого года он был внедрен в больницах Мексики и Греции.
Команда Vara при содействии радиологов из Университетской клиники Эссена в Германии и Онкологического центра Мемориал Слоан Кеттеринг в Нью-Йорке протестировала два подхода. В первом случае ИИ самостоятельно анализирует маммограммы. В другом случае ИИ автоматически проводит различие между снимками, которые, по его мнению, выглядят нормально, и теми, которые вызывают опасения. Последние он направляет к радиологу, который просматривает их, прежде чем увидеть оценку ИИ. Затем алгоритм будет выдавать предупреждение, если он обнаружит рак, когда врач этого не сделал.
Чтобы обучить нейронную сеть, Vara предоставила ИИ данные более 367 тыс. маммограмм, включая записи радиологов, первоначальные оценки и информацию о том, был ли у пациента рак, чтобы научиться помещать эти снимки в одну из трех категорий — «уверенный диагноз», «неточный диагноз», «точное заболевание». Затем выводы, сделанные на основе обоих подходов, сравнивались с решениями, которые реальные радиологи приняли по 82 851 маммограмме, полученным из центров скрининга.
При совместной работе алгоритмов и врачей удавалось на 3,6% лучше выявлять рак молочной железы. Этот подход позволял автоматически откладывать в сторону снимки, которые выглядели нормально. Такая интенсивная рационализация может снизить нагрузку на радиологов.
как ИИ находит подозрительные участки на снимках
Аномальные или неочевидные результаты сканирования требуют проведения повторного обследования. Но радиологи, изучающие маммограммы, пропускают каждый восьмой случай рака. Усталость, переутомление и даже время дня — все это влияет на то, насколько хорошо рентгенологи могут выявить опухоли при просмотре тысячи снимков. Визуально малозаметные признаки также, как правило, реже вызывают тревогу, а плотная ткань молочной железы, которая встречается в основном у молодых пациенток, делает признаки рака более трудноразличимыми.
Такой подход может уменьшить нехватку радиологов, особенно в таких странах, где один радиолог приходится на миллионы пациентов. Даже в США, где в пропорциональном отношении в 10 раз больше радиологов, чем в Индии, к 2033 году прогнозируется нехватка 17 тыс. радиологов.
