Искусственный интеллект прогнозирует риск рака груди

Ученые Радиологического общества Северной Америки (RSNA) использовали алгоритм искусственного интеллекта для оценки риска рака молочной железы по мамограммам. Метод позволил выявить скрытые паттерны изображений, которые не принимались во внимание при классических исследованиях, когда основное значение придавалось плотности тканей. Алгоритм позволит делить женщин по группам риска и рекомендовать время повторного наблюдения. Статья опубликована в журнале Radiology.Ежегодная маммография рекомендуется всем женщинам старше 40 лет для выявления рака груди. Это помогает не только обнаружить заболевание на ранней стадии, но и оценить риск путем измерения плотности тканей груди. Кроме уплотнения тканей, связанного с повышенным риском, существуют и другие неизвестные факторы, которые, вероятно, также способствуют развитию онкологии.«Обычные методы оценки риска рака молочной железы с использованием клинических факторов не оказались достаточно эффективными, — говорит ведущий автор исследования Джон Шеперд из Гавайского университета в Гонолулу. — Мы думаем, что на изображении есть и другие факторы, кроме плотности, которые могут оказаться полезными при оценке риска».Американские ученые использовали набор данных из более чем 25 тыс. цифровых маммограмм 6369 женщин. Более чем у 1,6 тыс. женщин развился рак груди, выявленный при скрининге, а у 351 — интервальный инвазивный рак груди. На основе этих данных ученые обучили алгоритм искусственного интеллекта, который обнаруживает скрытые характеристики мамограммы, связанные с повышенным риском рака. Во время тестирования модели новые факторы риска превзошли по точности обычные клинические, в том числе плотность тканей молочной железы.Таким образом, дополнительный параметры, полученные с помощью искусственного интеллекта, позволяют лучше оценить риск развития рака груди. Результаты работы имеют большое значение для клинической практики, в которой только плотность груди определяла многие результаты исследований. Вместо того, чтобы получать рекомендации вернуться в следующем году для повторного исследования, теперь женщин можно будет разделить на группы по степени риска, и рекомендовать время для повторного наблюдения исходя из этого.Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Facebook и Twitter.