Jaunas publikācijas
Mākslīgā intelekta vadīta mamogrāfija samazina darba slodzi par 33% un uzlabo krūts vēža atklāšanu
Pēdējā pārskatīšana: 02.07.2025
Visi iLive saturs ir medicīniski pārskatīts vai pārbaudīts, lai nodrošinātu pēc iespējas lielāku faktisko precizitāti.
Mums ir stingras iegādes vadlīnijas un tikai saikne ar cienījamiem mediju portāliem, akadēmiskām pētniecības iestādēm un, ja vien iespējams, medicīniski salīdzinošiem pārskatiem. Ņemiet vērā, ka iekavās ([1], [2] uc) esošie numuri ir klikšķi uz šīm studijām.
Ja uzskatāt, ka kāds no mūsu saturiem ir neprecīzs, novecojis vai citādi apšaubāms, lūdzu, atlasiet to un nospiediet Ctrl + Enter.
Nesenā pētījumā, kas publicēts žurnālā “Radiology”, pētnieki no Dānijas un Nīderlandes veica retrospektīvu skrīninga efektivitātes un kopējās mamogrāfijas skrīninga slodzes analīzi pirms un pēc mākslīgā intelekta (MI) sistēmu ieviešanas.
Regulāra mamogrāfijas skrīnings krūts vēža noteikšanai ievērojami samazina mirstību no šīs slimības. Tomēr masveida mamogrāfijas skrīnings palielina radiologu darba slodzi, kuriem jāanalizē daudzas mamogrammas, no kurām lielākajā daļā nav aizdomīgu bojājumu.
Turklāt dubultā skrīnings, ko izmanto, lai samazinātu viltus pozitīvus rezultātus un uzlabotu atklāšanu, vēl vairāk palielina radiologu darba slodzi. Situāciju saasina specializētu radiologu trūkums, kuri var nolasīt mamogrammas.
Jaunākie pētījumi ir plaši pētījuši mākslīgā intelekta (AI) izmantošanu, lai efektīvi analizētu radioloģijas ziņojumus, vienlaikus saglabājot augstus skrīninga standartus. Tiek uzskatīts, ka kombinēta pieeja, kurā MI palīdz radiologiem izcelt mamogrammas ar iezīmētiem bojājumiem, samazina radiologu darba slodzi, vienlaikus saglabājot skrīninga jutīgumu.
Šajā pētījumā tika izmantoti provizoriski snieguma rādītāji no divām sieviešu kohortām, kurām tika veikta mamogrāfijas skrīnings Dānijas nacionālās krūts vēža skrīninga programmas ietvaros, lai salīdzinātu skrīninga slodzes un snieguma izmaiņas pēc mākslīgā intelekta rīku ieviešanas.
Programmas ietvaros sievietes vecumā no 50 līdz 69 gadiem tika aicinātas veikt skrīningu ik pēc diviem gadiem līdz 79 gadu vecumam. Sievietes ar marķieriem, kas norāda uz paaugstinātu krūts vēža risku, piemēram, BRCA gēniem, tika pārbaudītas saskaņā ar dažādiem protokoliem.
Pētnieki izmantoja divas sieviešu kohortas: vienu, kas tika pārbaudīta pirms mākslīgā intelekta sistēmas ieviešanas, un otru pēc tās. Analīzē tika iekļautas tikai sievietes, kas jaunākas par 70 gadiem, lai izslēgtu tās, kas ietilpst augsta riska apakšgrupā.
Visiem dalībniekiem tika veikta standartizēta izmeklēšana, izmantojot digitālo mamogrāfiju ar kraniokaudālu un mediolaterālu slīpu skatu. Visi pozitīvie gadījumi šajā pētījumā tika identificēti, veicot duktālas karcinomas vai invazīva vēža skrīningu, kas tika apstiprināts ar adatas biopsiju. Dati par patoloģijas ziņojumiem, bojājuma lielumu, limfmezglu iesaisti un diagnozēm tika iegūti arī no valsts veselības reģistra.
Mamogrammu analīzei izmantotā mākslīgā intelekta sistēma tika apmācīta, izmantojot dziļās mācīšanās modeļus, lai mamogrammā atklātu, izceltu un novērtētu jebkādas aizdomīgas kalcifikācijas vai veidojumus. Pēc tam mākslīgais intelekts klasificēja skrīninga rezultātus skalā no 1 līdz 10, norādot krūts vēža iespējamību.
Abu kohortu mamogrammas pārskatīja komanda, kurā bija pārsvarā pieredzējuši radiologi. Pirms mākslīgā intelekta sistēmas katru skrīningu pārskatīja divi radiologi, un pacientam tika ieteikta klīniskā pārbaude un adatas biopsija tikai tad, ja abi radiologi uzskatīja, ka skrīningam nepieciešama papildu izvērtēšana.
Pēc mākslīgā intelekta sistēmas ieviešanas mamogrammas ar vērtējumu 5 vai mazāk pārskatīja vecākais radiologs, zinot, ka tām tiks veikts tikai viens rādījums. Tās, kurām bija nepieciešama papildu izmeklēšana, tika apspriestas ar otru radiologu.
Pētījumā tika atklāts, ka mākslīgā intelekta sistēmas ieviešana ievērojami samazināja radiologu darba slodzi, analizējot mamogrammas masveida krūts vēža skrīninga ietvaros, vienlaikus uzlabojot skrīninga efektivitāti.
Kohortā, kas tika pārbaudīta pirms AI sistēmas ieviešanas, bija vairāk nekā 60 000 sieviešu, savukārt kohortā, kas tika pārbaudīta ar AI, bija aptuveni 58 000 sieviešu. Skrīnings ar AI izraisīja krūts vēža diagnožu skaita pieaugumu (0,70 % pirms AI salīdzinājumā ar 0,82 % ar AI), vienlaikus samazinot viltus pozitīvo rezultātu skaitu (2,39 % salīdzinājumā ar 1,63 %).
Ar AI balstītām skrīninga metodēm bija augstāka pozitīvā paredzamā vērtība, un invazīvo vēža veidu procentuālā daļa bija zemāka. Lai gan limfmezglu negatīvo vēža veidu procentuālā daļa nemainījās, citi snieguma rādītāji liecināja, ka AI balstīta skrīninga metode ievērojami uzlaboja rezultātus. Arī lasīšanas slodze samazinājās par 33,5 %.
Rezumējot, pētījumā tika novērtēta mākslīgā intelekta balstītas skrīninga sistēmas efektivitāte radiologu darba slodzes samazināšanā un skrīninga rādītāju uzlabošanā mamogrammas analīzē kā daļa no masveida krūts vēža skrīninga Dānijā.
Rezultāti parādīja, ka uz mākslīgā intelekta balstītā sistēma ievērojami samazināja radiologu darba slodzi, vienlaikus uzlabojot skrīninga rādītājus, ko apliecina ievērojams krūts vēža diagnožu skaita pieaugums un ievērojams viltus pozitīvu rezultātu samazinājums.