Umjetna inteligencija bi mogla omogućiti ranije otkrivanje raka dojke

Novi alat za predviđanje rizika od razvoja karcinoma dojke koji podržava umjetna inteligencija, pokazao je obećavajuće rezultate u identificiranju žena s povećanim rizikom od razvoja intervalnog raka dojke, a razvili su ga istraživači sa Sveučilišta u Cambridgeu, prenosi platforma Global ICT & health.

Riječ je o tipu raka dojke koji se pojavljuje između dva rutinska mamografska pregleda i često ima lošiju prognozu.

U sklopu studije, čiji su rezultati objavljeni u časopisu Radiology, analizirano je više od 134.000 probirnih mamograma u okviru britanskoga nacionalnog programa.

Tendencija intervalnih karcinoma je da mogu biti agresivniji i teži za liječenje, pojasnila je profesorica Fiona J. Gilbert, koautorica istraživanja i predsjednica radiologije na Sveučilištu u Cambridgeu.

Svesti na najmanju mjeru njihovu pojavu ključan je dio svakog programa probira.

Personalizirani rezultati rizika

Koristeći Mirai, algoritam umjetne inteligencije utemeljen na dubokom učenju, grani strojnog učenja posebno prikladnom za rješavanje problema iz područja umjetne inteligencije, istraživači su proučili svaki mamogram da bi generirali personalizirani trogodišnji rezultat rizika na temelju gustoće dojki i suptilnih značajki snimanja nevidljivih ljudskom oku.

Model je uspješno predvidio do 42 posto svih intervalnih karcinoma među ženama koje su identificirane kao osobe koje spadaju među prvih 20 posto kada je posrijedi rizik, što je potencijalan napredak u personaliziranom probiru raka dojke.

Proučavani mamogrami pripadaju Britankama u dobi između 50 i 70 godina, koje su ih obavile između 2014. i 2016. godine.

Naši nalazi upućuju na to da bi pregled najrizičnijih 20 posto mamograma, koje je označila umjetna inteligencija mogao pridonijeti ranijem otkrivanju gotovo polovine intervalnih karcinoma, rekao je voditelj istraživanja, prof. Joshua W.D. Rothwell.

To bi kliničarima moglo omogućiti da pacijenticama s najvećim rizikom ponude i dodatna snimanja, poput magnetske rezonancije ili mamografije s kontrastom.

Velika prediktivna točnost alata

Prediktivna točnost alata bila je najjača unutar prve godine nakon screeninga, što ovaj alat čini vrijednim pomagalom u poboljšanju učestalosti probira i strategija praćenja.

Premda je model umjetne inteligencije bio nešto manje učinkovit u žena s iznimno gustim tkivom dojke, ipak je premašio tradicionalne metode procjene rizika.

Sljedeća faza istraživanja fokusirat će se na usporedbu komercijalnih alata umjetne inteligencije, modeliranju ekonomskog utjecaja i provedbi kliničkih ispitivanja s ciljem procjene implementacije u stvarnome svijetu.

Istraživači vjeruju da će uključenjem prediktivne umjetne inteligencije u nacionalne programe probira biti moguće usmjeriti se prema personaliziranijom prevenciji raka dojke utemeljenoj na podacima, čime će se poboljšati rano otkrivanje bolesti i izbjeći se nepotrebna snimanja.

Nova tehnologija utemeljena na AI predviđa rizik

Prije nekoliko mjeseci je američki FDA novoj tehnologiji utemeljenoj na umjetnoj inteligenciji, čiji je cilj predvidjeti rizik od razvoja raka dojke - Prognosia Breast - dodijelio status "revolucionarnog uređaja", što otvara put ubrzanoj kliničkoj primjeni.

Razvijen na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Washington i po licenci tvrtke Prognosia Inc., softver koristi 2D i 3D mamografske slike za izračun petogodišnjeg rizika od raka dojke za svaku pojedinu pacijenticu, oslanjajući se isključivo na podatke dobivene snimanjem i na životnu dob.

S obzirom na desetke tisuća arhiviranih mamograma iz Centra za rak Siteman u koje je imala uvid, umjetna inteligencija uspijeva otkriti suptilne abnormalnosti nevidljive ljudskome oku i predviđa rizik od razvoja raka s više od dvostruke točnosti u odnosu na tradicionalne metode, piše Hina. 

Identificiranjem pacijentica s visokim rizikom godinama ranije, sustav bi mogao omogućiti ranije otkrivanje, personaliziranu prevenciju i učinkovitije liječenje raka dojke.

Rezultate je objavilo Radiološko društvo Sjeverne Amerike (RSNA).