Согласно исследованию, опубликованному 16 января в журнале Insights in Imaging , система искусственного интеллекта (ИИ), которая объединяет данные маммографии и УЗИ молочной железы, сравнима с радиологами для выявления рака молочной железы у женщин с плотной грудью .

Исследовательская группа под руководством доктора Тао Тана из Нидерландского института рака обнаружила, что мультимодальная система ИИ показала сопоставимую чувствительность для выявления рака молочной железы по сравнению с людьми.

«Мультимодальные системы искусственного интеллекта для выявления рака молочной железы у женщин с плотной грудью являются потенциальным решением для скрининга молочной железы в регионах с дефицитом рентгенологов», — пишут Тан и соавторы.

Эффективность традиционной маммографии может быть ограничена, когда речь идет о выявлении рака молочной железы у женщин с плотной тканью. Исследователи отметили, что автоматизированное 3D-УЗИ груди может помочь в этом в качестве дополнения к скринингу, но оно увеличивает нагрузку на трудоемкие клинические рабочие нагрузки.

Вполне возможно, что ИИ мог бы помочь, объединив автоматизированный метод 3D-УЗИ с инструментами, которые будут автоматически сортировать женщин с плотными тканями, проходящих скрининг на рак молочной железы, но Тан и его коллеги отметили, что ни одно исследование не исследовало потенциал этой тактики.

Группа Тана стремилась сравнить эффективность обнаружения систем ИИ с использованием данных маммографии, данных автоматизированного 3D-УЗИ молочной железы и комбинации обоих методов, а также сравнила производительность соответствующих систем с эффективностью рентгенологов. Для этого команда провела исследование, которое включало парные случаи цифровой маммографии и ультразвукового исследования у когорты из 430 женщин с плотной грудью; все случаи были проанализированы двумя системами ИИ — одной для маммографии и одной для УЗИ и мультимодальной системой ИИ; четыре рентгенолога прочитали подгруппу из 152 случаев.

Исследователи обнаружили, что мультимодальная система ИИ обеспечивает более высокую специфичность и чувствительность, сопоставимую с таковыми у одномодальных систем ИИ. Мультимодальная система имела общую площадь под кривой (AUC) 0,865 (с 1 в качестве эталона), в то время как AUC ИИ-маммографии и ИИ-УЗИ составляли 0,832 и 0,841 соответственно.

Команда также обнаружила, что, хотя мультимодальная система ИИ была более низкой по чувствительности по сравнению с парами двойного считывания и всеми четырьмя радиологами вместе взятыми, она была выше или на одном уровне с одиночными считывателями и показала гораздо более высокую специфичность по сравнению со всеми другими методами считывания.

Хотя результаты исследования обнадеживают, по словам Тана и его коллег, эффективность систем искусственного интеллекта и их комбинации в условиях мультимодального скрининга требует дополнительных исследований.

«Клинически значимые конечные точки, такие как количество предотвращенных доброкачественных биопсий или улучшение чувствительности обнаружения, должны быть дополнительно оценены», — заключили они.

Источник