Jaunas publikācijas
Mākslīgais intelekts atklāj trešdaļu no krūts vēža gadījumiem, kas intervālos netiek atklāti ar skrīningu
Pēdējā pārskatīšana: 03.08.2025
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.
Saskaņā ar pētījumu, kas šodien publicēts žurnālā "Radiology", mākslīgā intelekta algoritms krūts vēža skrīningam varētu uzlabot digitālās tomosintēzes mamogrāfijas (DBT) veiktspēju, samazinot intervāla vēža rādītājus līdz pat vienai trešdaļai.
Intervāla krūts vēzis ir simptomātiski audzēji, kas tiek diagnosticēti starp ikdienas skrīninga mammogrammām. Šiem gadījumiem parasti ir sliktāka prognoze agresīvākas slimības un straujas audzēja augšanas dēļ. DBT jeb 3D mamogrāfija nodrošina uzlabotu krūšu bojājumu vizualizāciju un var identificēt audzējus, kurus var slēpt blīvi audi. Tomēr, tā kā DBT ir salīdzinoši jauna tehnoloģija, ilgtermiņa iznākumu dati par pacientiem iestādēs, kas nesen ieviesušas šo metodi, joprojām ir ierobežoti.
“Ņemot vērā krūts vēža mirstības datu trūkumu par periodu, kas ilgāks par 10 gadiem ar DBT skrīningu, vēža rādītāji intervālos bieži tiek izmantoti kā rādītājs,” skaidro pētījuma autore Dr. Maniša Bāla, Masačūsetsas Vispārējās slimnīcas krūšu attēlveidošanas kvalitātes direktore un Hārvardas Medicīnas skolas asociētā profesore.
“Šī rādītāja samazināšanās liecina par krūts vēža saslimstības un mirstības samazināšanos.”
Pētījums: mākslīgais intelekts identificē neatklātus audzējus
Pētījumā, kurā tika iesaistīti 1376 gadījumi, Bals un viņa kolēģi retrospektīvi analizēja 224 intervāla vēža gadījumus 224 sievietēm, kurām tika veikta DBT skrīnings. Šajos attēlos Lunit INSIGHT DBT v1.1.0.0 AI algoritms pareizi lokalizēja 32,6% (73 no 224) iepriekš neatklātu audzēju.
“Mūs pārsteidza, ka gandrīz trešdaļa intervāla audzēju tika atklāti un precīzi lokalizēti ar mākslīgā intelekta algoritmu mamogrammās, kuras iepriekš radiologi interpretēja kā normālas, uzsverot mākslīgā intelekta potenciālu kā “otrajam lasītājam”,” sacīja Bāls.
Pēc pētnieku domām, šis varētu būt pirmais publicētais pētījums, kurā īpaši aplūkota mākslīgā intelekta izmantošana intervālu vēža noteikšanai DBT attēlos.
“Mākslīgais intelekts (MI) iepriekš ir izmantots intervālu vēža noteikšanai parastajās 2D digitālajās mammogrammās, taču, cik mums zināms, literatūrā nav publicēti pētījumi par MI izmantošanu intervālu audzēju noteikšanai tieši 3D tomosintēzes skenēšanā,” skaidroja Bals.
Metodoloģija: bojājuma līmenī, ne tikai momentuzņēmums
Lai izvairītos no algoritma jutīguma pārvērtēšanas, Bala komanda izmantoja bojājumam specifisku analīzi: mākslīgajam intelektam tika piešķirts "iegūtais trāpījums" tikai tad, ja tas pareizi identificēja un lokalizēja precīzu audzēja atrašanās vietu.
“Turpretī visa attēla analīze var dot mākslīgajam intelektam “izturētu” rezultātu pat tad, ja anotācija ir nepareiza, kas mākslīgi palielina jutību,” viņa piebilst.
“Koncentrēšanās uz bojājumu lokalizācijas precizitāti nodrošina ticamāku algoritma klīniskās veiktspējas novērtējumu.”
Ko tieši atrod mākslīgais intelekts?
- Algoritma atklātie audzēji parasti bija lielāki
- Biežāk tie beidzās ar limfmezglu bojājumiem
- Tas varētu nozīmēt, ka mākslīgais intelekts galvenokārt identificē agresīvus vai ātri augošus audzējus, vai arī tos, kas jau bija progresējošā stadijā, bet ārsti skrīninga laikā tos nepamanīja.
Kopējie rezultāti:
No 1000 pacientiem (tostarp gan tiem, kuriem bija apstiprināti audzēji, gan tiem, kuriem bija labdabīgi vai viltus pozitīvi rezultāti), AI:
- Pareizi lokalizēti 84,4% no 334 patiesi pozitīviem gadījumiem
- Pareizi klasificēti 85,9% no 333 patiesi negatīvajiem rezultātiem
- Noraidīti kā nepatiesi 73,2% no 333 viltus pozitīviem gadījumiem
Secinājumi un nozīmīgums
“Mūsu pētījums parādīja, ka mākslīgā intelekta algoritms DBT skrīninga attēlos retrospektīvi varēja atklāt un precīzi lokalizēt gandrīz trešdaļu intervāla krūts vēža gadījumu, norādot uz tā potenciālu samazināt intervāla vēža sastopamību un uzlabot skrīninga rezultātus,” sacīja Dr. Bāls.
"Mūsu rezultāti apstiprina mākslīgā intelekta (AI) integrāciju DBT darbplūsmās, lai uzlabotu vēža noteikšanas precizitāti. Tomēr reālā ietekme būs atkarīga no tā, cik lielā mērā radiologi ieviesīs un pielāgos AI klīniskajā praksē, kā arī pārbaudīs tā efektivitāti dažādos klīniskajos apstākļos."