Согласно презентации, представленной на ECR 2024, алгоритм искусственного интеллекта повышает показатели выявления рака молочной железы у молодых рентгенологов.

Результаты исследования могут повысить эффективность загруженного отделения радиологии, сказал ведущий Мехран Араб Ахмади, доктор медицинских наук Тегеранского университета медицинских наук в Иране.

«[Мы обнаружили, что] ИИ может улучшить диагностические возможности и уровень обнаружения рентгенологов с опытом менее пяти лет», — сказал он участникам сессии.

Рак молочной железы является основной причиной смертности от рака среди женщин во всем мире, отметил Араб Ахмади. Однако скрининг заболевания с помощью маммографии может быть непростым: для выявления небольших поражений необходимо высокое разрешение, на некоторых поражениях могут быть нечеткие границы, которые имитируют нормальную ткань, а среди фиброзно-железистых структур существует высокая вариабельность. Все эти характеристики могут затруднить обнаружение рака молочной железы с помощью маммографии для менее опытных читателей.

Вот как ИИ может помочь, сказал Араб Ахмади. Он и его коллеги изучали, может ли алгоритм искусственного интеллекта улучшить эффективность выявления рака у молодых рентгенологов, с помощью исследования, которое включало 2060 цифровых маммографических исследований 515 женщин, проведенных в период с 2018 по 2022 год. Из этих исследований 240 показали злокачественные новообразования, а 1820 были доброкачественными. Четыре младших рентгенолога просматривали и интерпретировали результаты исследований без помощи алгоритма ИИ, а затем им были представлены интерпретации тех же исследований, сгенерированные ИИ, и была предоставлена ​​возможность пересмотреть свои интерпретации. Группа Араба Ахмади сравнила работу рентгенологов до и после помощи ИИ, отслеживая такие показатели, как площадь под рабочей кривой приемника (AUC), чувствительность и специфичность.

Технология искусственного интеллекта улучшила AUC и чувствительность чтения младших рентгенологов, помогая им выявлять ранее пропущенные образования, кальцификаты, искажения и асимметрию.

«[Чувствительность читателей, повышенная с помощью искусственного интеллекта] при сохранении приемлемой специфичности, что является наиболее важным на этапе проверки», – заключил Араб Ахмади.

В соответствующем докладе, представленном на той же сессии, Андреа Нитрози, доктор медицинских наук из Azienda Unità Sanitaria Locale Reggio Emilia в Италии, поделилась результатами исследования, которое продемонстрировало, как использование искусственного интеллекта при скрининговой маммографии может снизить рабочую нагрузку рентгенологов. Группа Нитрози проанализировала 31 747 обследований по скринингу рака молочной железы и использовала алгоритм искусственного интеллекта ( система ProFound AI 2D от iCAD ) для определения уровня запоминания. Исследование выявило умеренное снижение окончательного уровня запоминания при использовании ИИ — 3,7% по сравнению с 3,8% без помощи ИИ. Но, как сообщили следователи, также было обнаружено снижение рабочей нагрузки на 34,3%.

«Добавление поддержки [ИИ] к стандартному сценарию проверки может привести к существенному снижению нагрузки на чтение с экрана», — заключил Нитрози.

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.