Všetok obsah iLive je lekársky kontrolovaný alebo kontrolovaný, aby sa zabezpečila čo najväčšia presnosť faktov.
Máme prísne smernice týkajúce sa získavania zdrojov a len odkaz na seriózne mediálne stránky, akademické výskumné inštitúcie a vždy, keď je to možné, na lekársky partnerské štúdie. Všimnite si, že čísla v zátvorkách ([1], [2] atď.) Sú odkazmi na kliknutia na tieto štúdie.
Ak máte pocit, že niektorý z našich obsahov je nepresný, neaktuálny alebo inak sporný, vyberte ho a stlačte kláves Ctrl + Enter.
Umelá inteligencia odhalí tretinu prípadov rakoviny prsníka v intervaloch, ktoré skríning prehliadol
Posledná kontrola: 03.08.2025
Algoritmus umelej inteligencie na skríning rakoviny prsníka by mohol zlepšiť výkon digitálnej tomosyntetickej mamografie (DBT) a znížiť tak intervalovú mieru výskytu rakoviny až o jednu tretinu, uvádza sa v štúdii publikovanej dnes v časopise Radiology.
Intervalové karcinómy prsníka sú symptomatické nádory diagnostikované medzi bežnými skríningovými mamogramami. Tieto prípady majú zvyčajne horšiu prognózu kvôli agresívnejšiemu priebehu ochorenia a rýchlemu rastu nádoru. DBT alebo 3D mamografia poskytuje lepšiu vizualizáciu lézií prsníka a dokáže identifikovať nádory, ktoré môžu byť skryté hustým tkanivom. Keďže je však DBT relatívne nová technológia, dlhodobé výsledky u pacientok v zariadeniach, ktoré túto techniku nedávno prijali, zostávajú obmedzené.
„Vzhľadom na nedostatok údajov o úmrtnosti na rakovinu prsníka po 10 rokoch skríningu DBT sa intervalové miery úmrtnosti na rakovinu často používajú ako náhrada,“ vysvetľuje autorka štúdie Dr. Manisha Bahl, riaditeľka pre kvalitu zobrazovania prsníkov v Massachusetts General Hospital a docentka na Harvard Medical School.
„Pokles tejto miery naznačuje pokles incidencie a úmrtnosti na rakovinu prsníka.“
Štúdia: Umelá inteligencia identifikuje nezistené nádory
V štúdii 1 376 prípadov Bal a kolegovia retrospektívne analyzovali 224 intervalových karcinómov u 224 žien, ktoré podstúpili skríning DBT. Na týchto snímkach algoritmus Lunit INSIGHT DBT v1.1.0.0 AI správne lokalizoval 32,6 % (73 z 224) predtým nezistených nádorov.
„Prekvapilo nás, že takmer tretina intervalových nádorov bola detekovaná a presne lokalizovaná algoritmom umelej inteligencie na mamogramoch, ktoré rádiológovia predtým interpretovali ako normálne, čo zdôrazňuje potenciál umelej inteligencie ako „druhého čitateľa“,“ povedal Bahl.
Podľa výskumníkov to môže byť prvá publikovaná štúdia, ktorá sa konkrétne zameriava na použitie umelej inteligencie na detekciu intervalových druhov rakoviny na snímkach DBT.
„Umelá inteligencia sa už predtým používala na detekciu intervalových nádorov na konvenčných 2D digitálnych mamogramoch, ale podľa našich vedomostí v literatúre neexistujú žiadne publikované štúdie o detekcii intervalových nádorov pomocou umelej inteligencie konkrétne na 3D tomosyntetických skenoch,“ vysvetlil Bal.
Metodika: na úrovni lézie, nielen na snímke
Aby sa predišlo preceňovaniu citlivosti algoritmu, Balov tím použil analýzu špecifickú pre léziu: umelá inteligencia dostala „skórovaný zásah“ iba vtedy, ak správne identifikovala a lokalizovala presnú polohu nádoru.
„Naproti tomu analýza celého obrazu môže umelej inteligencii dať „priechod“, aj keď je anotácia nesprávna, čo umelo zvyšuje citlivosť,“ dodáva.
„Zameranie sa na presnosť lokalizácie lézií poskytuje spoľahlivejšie posúdenie klinického výkonu algoritmu.“
Čo presne umelá inteligencia nájde?
- Nádory detekované algoritmom mali tendenciu byť väčšie
- Častejšie skončili s poškodením lymfatických uzlín
- To by mohlo znamenať, že umelá inteligencia identifikuje primárne agresívne alebo rýchlo rastúce nádory, alebo tie, ktoré už boli v pokročilom štádiu, ale lekári ich počas skríningu prehliadli.
Celkové výsledky:
Medzi 1 000 pacientmi (vrátane pacientov s potvrdenými nádormi aj pacientov s benígnymi alebo falošne pozitívnymi výsledkami) AI:
- Správne lokalizovaných 84,4 % z 334 skutočne pozitívnych prípadov
- Správne klasifikovaných 85,9 % z 333 skutočne negatívnych výsledkov
- Zamietnuté ako falošne pozitívne 73,2 % z 333 falošne pozitívnych prípadov
Závery a význam
„Naša štúdia ukázala, že algoritmus umelej inteligencie dokázal retrospektívne odhaliť a presne lokalizovať takmer tretinu intervalových druhov rakoviny prsníka na skríningových snímkach DBT, čo naznačuje jeho potenciál znížiť výskyt intervalových druhov rakoviny a zlepšiť výsledky skríningu,“ povedal Dr. Bahl.
„Naše výsledky podporujú integráciu umelej inteligencie do pracovných postupov DBT s cieľom zlepšiť presnosť detekcie rakoviny. Skutočný vplyv však bude závisieť od rozsahu, v akom rádiológovia prijmú a prispôsobia umelú inteligenciu v klinickej praxi, ako aj od testovania jej účinnosti v rôznych klinických prostrediach.“