Искусственный интеллект (ИИ) в обследовании молочной железы
«Неужели
может быть такое, что я когда-нибудь приду, не будет вас (врача), я сама положу
грудь в аппарат, и компьютер выдаст мне заключение?!» – с удивлением произнесла
пациентка у меня на приеме.
Основанием для ее вопроса послужила все шире обсуждаемая тема применения искусственного интеллекта (ИИ) в разных сферах нашей жизни: чат-боты в сервисных службах, система «умный дом», распознавание лиц при помощи видеокамер и прочее.
ИИ научился распознавать лица по фото, теперь его учат распознавать и заболевания молочной железы по ее изображениям. Информацию о структуре молочной железы мы наиболее часто получаем при помощи рентгеновского метода – маммографии, ультразвуковых волн и реже - магнитного резонанса.
Системы искусственного интеллекта могут не только отличать патологию от нормы, но и различать между собой разные заболевания. Хоть успехи ИИ в этом направлении и радуют, однако пока они не превышают человеческие возможности. Да и насколько пациенты готовы довериться компьютеру, отвечающему за их здоровье? Опрос почти тысячи женщин в Нидерландах в 2021 году показал, что почти 80% из них были против того, чтобы довериться ИИ (Ongena YP, et al. , 2021).
Тем не менее, восприятие может быстро меняться, как и сами исследования.
Так, ИИ в маммографии применяется с 2016 года. В исследовании Rodríguez-Ruiz A, et al. в 2019 г. было выявлено, что совместное применение человеческого и искусственного интеллекта в интерпретации маммограмм повысило чувствительность метода с 83% до 86%.
В 2021 году по результатам нескольких тысяч обследованных в 94% случаев ИИ был менее точным, чем один врач-радиолог и в 100%, если снимки оценивали два врача. ИИ пропускал до 10% случаев рака, обнаруженных радиологами.
При уточняющем послойном рентгенографическом исследовании молочной железы – томосинтезе – когда оценивать приходится больший объем информации, искусственный интеллект показал свой потенциал в повышении чувствительности с 80% до 85% при сокращении времени считывания на 50% (Conant EF, et al., 2019).
При ультразвуковом исследовании система искусственного интеллекта смогла автоматически определить местонахождение злокачественных образований в 97%. Ее совместное с врачом использование снизило частоту ложноположительных результатов почти на 40% и количество биопсий почти на 30% (Shen Y, et al., 2021). Авторы исследования сделали выводы, что важна правильная сортировка исследований - ИИ будет разделять случаи на случаи с очень низкой вероятностью злокачественности, на которые врач не будет отвлекаться, и на случаи с разным уровнем подозрительности, которые будет интерпретировать врач. Этот подход, который все еще нуждается в подтверждении, позволил бы радиологам тратить больше времени на подозрительные находки.
МРТ молочных желез с динамическим контрастированием обладает высокой чувствительностью при обнаружении рака молочной железы, но также приводит к немалому количеству ложноположительных заключений и ненужных биопсий. Сокращение их количества является одним из больших обещаний ИИ в МРТ, так как den Dekker BM, et al. в 2021 году были получены данные о том, что прогнозирование, основанное на клинических характеристиках и результатах МРТ, предотвращает 45% ложноположительных заключений и более 20% биопсий, не пропуская ни одного рака.
Таким образом, нам предстоит не только совершенствовать технологии, но и решать юридические, этические и нормативные вопросы, прежде чем ИИ станет полноправным партнером в диагностике рака молочной железы.
Заметка основана на материалах презентаций:
“How Artificial Intelligence Is Changing Breast Imaging,” by Linda Moy,
“Precision Medicine and Radiogenomics: New Approaches for Diagnosis and Treatment of Breast Cancer,” by Katja Pinker-Domenig, от октября 2022, в Чикаго (США).
Якобс Ольга Эдмундовна 