Jaunas publikācijas
AI vadītā mammogrāfija samazina darba slodzi par 33% un palielina krūts vēža noteikšanu
Pēdējā pārskatīšana: 14.06.2024
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 Radioloģijā, pētnieki no Dānijas un Nīderlandes veica retrospektīvu analīzi par skrīninga efektivitāti un vispārējo mamogrāfijas skrīninga slogu pirms un pēc ieviešanas. Mākslīgā intelekta (AI) sistēmām.
Regulāra krūts vēža mamogrāfijas skrīnings ievērojami samazina mirstību no šīs slimības. Tomēr masveida mamogrāfijas skrīnings palielina radiologu darba slodzi, kuriem ir jāpārskata daudzas mammogrāfijas, no kurām lielākā daļa nesatur aizdomīgus bojājumus.
Turklāt dubultā skrīnings, ko izmanto, lai samazinātu viltus pozitīvus rezultātus un uzlabotu atklāšanu, vēl vairāk palielina radiologu darba slodzi. Šo situāciju pasliktina specializētu radiologu trūkums, kas varētu nolasīt mammogrammas.
Nesenie pētījumi ir plaši pētījuši AI izmantošanu, lai efektīvi analizētu radioloģijas ziņojumus, vienlaikus saglabājot augstus skrīninga standartus. Tiek uzskatīts, ka kombinētā pieeja, kurā AI palīdz radiologiem izcelt mammogrammas ar atzīmētiem bojājumiem, samazina radiologu darba slodzi, vienlaikus saglabājot skrīninga jutīgumu.
Pašreizējā pētījumā tika izmantoti provizoriskie veiktspējas mērījumi no divām sieviešu grupām, kurām Dānijas Nacionālās krūts vēža skrīninga programmas ietvaros tika veiktas mammogrāfiskas pārbaudes, lai salīdzinātu skrīninga darba slodzes un veiktspējas izmaiņas pēc AI rīku ieviešanas.
Programma aicināja sievietes vecumā no 50 līdz 69 gadiem veikt skrīningu ik pēc diviem gadiem līdz 79 gadu vecumam. Sievietes ar marķieriem, kas norāda uz paaugstinātu krūts vēža risku, piemēram, BRCA gēni, tika pārbaudīti, izmantojot dažādus protokolus.
Pētnieki izmantoja divas sieviešu grupas: viena tika pārbaudīta pirms un viena pēc AI sistēmas ieviešanas. Analīzē tika iekļautas tikai sievietes, kas jaunākas par 70 gadiem, lai izslēgtu augsta riska apakšgrupas personas.
Visiem dalībniekiem tika veikti standarta protokoli, izmantojot digitālos mammogrāfus ar kraniokaudālu un viduvēju slīpu skatu. Visi pozitīvie gadījumi šajā pētījumā tika identificēti, veicot ductal karcinomas vai invazīva vēža skrīningu, ko apstiprināja adatas biopsija. Dati par patoloģiskajiem ziņojumiem, bojājuma lielumu, limfmezglu iesaistīšanos un diagnozēm tika iegūti arī no valsts veselības reģistra.
Mammogrammu analīzei izmantotā mākslīgā intelekta sistēma tika apmācīta, izmantojot dziļās mācīšanās modeļus, lai atklātu, izceltu un novērtētu aizdomīgus kalcifikāciju vai bojājumus mammogrammā. Pēc tam AI sarindoja skrīningus skalā no 1 līdz 10, norādot uz krūts vēža iespējamību.
Pārsvarā pieredzējušu radiologu komanda pārskatīja abu kohortu mammogrammas. Pirms mākslīgā intelekta sistēmas ieviešanas katru skrīningu pārbaudīja divi radiologi, un pacientam tika ieteikts veikt klīnisko izmeklēšanu un adatas biopsiju tikai tad, ja abi radiologi uzskatīja, ka skrīnings ir nepieciešams papildu izvērtēšanai.
Pēc mākslīgā intelekta sistēmas ieviešanas mammogrammas, kuru rezultāts bija mazāks vai vienāds ar 5, pārskatīja vecākais radiologs, zinot, ka tie saņēma tikai vienu rādījumu. Tie, kuriem bija nepieciešama papildu izmeklēšana, tika apspriesti ar otru radiologu.
Pētījumā konstatēts, ka mākslīgā intelekta sistēmas ieviešana ievērojami samazināja radiologu darba slodzi, kas analizē mammogrammas kā daļu no krūts vēža masveida skrīninga, vienlaikus uzlabojot skrīninga efektivitāti.
Kohortā, kas tika pārbaudīta pirms AI sistēmas ieviešanas, bija vairāk nekā 60 000 sieviešu, savukārt kohortā, kas tika pārbaudīta, izmantojot AI, bija aptuveni 58 000 sieviešu. Skrīnings ar AI palielināja krūts vēža diagnožu skaitu (0,70% pirms AI pret 0,82% ar AI), vienlaikus samazinot viltus pozitīvu rezultātu skaitu (2,39% pret 1,63%).
Ar AI balstītam skrīningam bija augstāka pozitīvā paredzamā vērtība, un invazīvo vēža gadījumu procentuālais daudzums bija mazāks, izmantojot uz AI balstītas metodes. Lai gan mezglu negatīvo vēža gadījumu procentuālais daudzums nemainījās, citi veiktspējas rādītāji parādīja, ka uz AI balstīta skrīnings ievērojami uzlaboja rezultātus. Arī lasīšanas slodze samazinājās par 33,5%.
Tādējādi pētījumā tika novērtēta uz AI balstītas skrīninga sistēmas efektivitāte, samazinot radiologu darba slodzi un uzlabojot mammogrammu skrīninga rādītājus, kas ir daļa no krūts vēža masveida skrīninga Dānijā.
Rezultāti parādīja, ka uz AI balstītā sistēma ievērojami samazināja radiologu darba slodzi, vienlaikus uzlabojot skrīninga rādītājus, par ko liecina ievērojams krūts vēža diagnožu skaita pieaugums un ievērojams viltus pozitīvu rezultātu samazinājums.