Лента новостей → ИИ может улучшить диагностику рака
ИИ может улучшить диагностику рака после мастэктомии
Исследование выявило компромисс между улучшением обнаружения и увеличением количества ложноположительных результатов
Исследование, опубликованное в журнале Radiology, впервые дает оценку автономному ИИ в уникальной и часто упускаемой из виду группе женщин — женщинах, проходящих контрольную маммографию после односторонней мастэктомии.
Исследование, проведенное под руководством доктора медицины и доктора философии Чон Мин Чанга в больнице Сеульского национального университета в Южной Корее, показало, что ИИ превзошел рентгенологов по чувствительности, но дал больше ложноположительных результатов, что подняло важные вопросы о клиническом применении и опыте пациентов.
«Несмотря на растущее использование ИИ в скрининге рака молочной железы, мы заметили недостаток исследований, оценивающих его эффективность в этой специфической и клинически важной подгруппе», — сказал доктор Чан, профессор радиологии в больнице Сеульского национального университета. «Этот пробел в данных побудил нас изучить, как автономный ИИ работает в этой реальной ситуации».
Женщины, перенесшие одностороннюю мастэктомию, подвержены риску развития второго первичного рака в оставшейся молочной железе. Для последующего наблюдения часто используется контрольная маммография, но её эффективность может быть ограничена, особенно при наличии плотной ткани молочной железы.
Хотя инструменты ИИ все чаще используются в рутинном скрининге рака молочной железы, ни один из них не был проверен в этой конкретной клинической ситуации.
Исследователи ретроспективно проанализировали 4184 односторонние контрольные маммограммы, полученные от 4184 женщин. Они сравнили данные, полученные с помощью коммерчески доступной автономной системы искусственного интеллекта, с показаниями рентгенологов, используя в качестве эталонного стандарта результаты биопсии и годичного наблюдения.
Поскольку большинство систем искусственного интеллекта обучаются с использованием двусторонних изображений, команда сначала проверила способность системы функционировать, используя только односторонние входные данные, проведя симуляционное исследование. Результаты придали им уверенности для дальнейшего развития.
ИИ обнаруживает больше случаев рака и отмечает больше доброкачественных опухолей
По данным исследования, среди 4184 бессимптомных пациенток у 2,7% (111) был обнаружен контралатеральный второй рак молочной железы.
Автономная система ИИ выявила больше случаев рака, чем рентгенологи (73 против 61/111). ИИ также продемонстрировал более высокую чувствительность (65,8% против 55,0%). Однако система ИИ отставала от рентгенологов по специфичности (91,5% против 98,1%), что привело к большему количеству ложноположительных результатов.
ИИ обнаружил 16 из 50 случаев рака (32%), пропущенных рентгенологами. Примечательно, что 34 из 111 случаев рака (30,6%) были пропущены как рентгенологами, так и ИИ.
Доктор Чанг отметил, что количество пропущенных случаев рака было ожидаемым, поскольку среди пациенток, принявших участие в исследовании, преобладает плотная ткань молочной железы, что часто ограничивает чувствительность маммографии. В клинической практике многие из этих видов рака выявляются с помощью дополнительного УЗИ.
Тем не менее, она отметила, что некоторые случаи выделялись. «В некоторых случаях, когда рентгенологи легко упускали из виду малозаметные изменения, ИИ выделял очаг поражения и обеспечивал более высокую степень уверенности в его выявлении».
«В некоторых случаях, когда рентгенологи легко упускали из виду малозаметные изменения, ИИ выявлял очаги поражения и обеспечивал более высокий уровень уверенности при их выявлении».
— ЧЖУН МИН ЧАН, доктор медицины, доктор философии
Решение проблемы ложноположительных результатов
Повышение чувствительности обнадеживает, но рост числа ложноположительных результатов вызывает серьёзную обеспокоенность. Ложноположительные результаты могут привести к ненужным исследованиям и биопсиям, тревожности пациента и увеличению расходов на здравоохранение — проблемам, особенно актуальным для пациентов с высоким риском после мастэктомии.
В сопроводительном комментарии Лиан Э. Филпоттс, доктор медицинских наук, профессор радиологии и биомедицинской визуализации в Йельской медицинской школе в Нью-Хейвене, штат Коннектикут, подчеркнула, что одного лишь улучшения диагностики недостаточно, отметив: «Хотя обнадёживает тот факт, что программное обеспечение на основе ИИ демонстрирует повышенную чувствительность к диагностике, это сопровождается снижением специфичности. Это может привести к увеличению числа ложноположительных результатов и, следовательно, к повторным обращениям, биопсиям, расходам и тревожности пациентов».
Доктор Чанг признал этот компромисс и отметил, что ограничения ИИ отчасти обусловлены его структурой. Большинство систем анализируют каждое изображение изолированно, не сравнивая разные проекции или предыдущие исследования — что рентгенологи обычно делают, чтобы минимизировать ложноположительные результаты.
Результаты подчеркивают важность валидации инструментов ИИ в различных клинических ситуациях, а не только в группах скрининга со средним риском. «Отрадно видеть, что преимущества ИИ потенциально могут распространиться и на пациентов, перенесших тотальную мастэктомию», — сказал доктор Чан. «Все пациенты, независимо от перенесённых хирургических вмешательств, должны иметь возможность получить пользу от ИИ без каких-либо различий».
Однако она подчеркнула, что ИИ не должен заменять рентгенологов. «Вместо того, чтобы заменять рентгенологов, я считаю, что ИИ должен выполнять функцию второго считывателя, помогая снизить человеческий фактор и повысить качество диагностики».
Доктор Чанг и доктор Филпоттс подчеркнули, что будущие исследования должны быть сосредоточены на том, как ИИ работает в реальных условиях. «Сохраняется острая необходимость в проспективной оценке того, как ИИ будет работать в реальной клинической практике, и каково будет его влияние на лечение пациентов и результаты лечения», — написал доктор Филпоттс.
Радиологи играют ключевую роль в продуманной интеграции ИИ
Доктор Чан отметила, что рентгенологам, обеспокоенным потенциальным увеличением нагрузки, ненужными повторными обследованиями и тревожностью пациентов из-за использования ИИ, крайне важна тщательная оценка ситуации. «ИИ должен способствовать принятию решений, а не слепо его заменять», — сказала она. «Рентгенологам крайне важно досконально понимать сильные и слабые стороны каждого инструмента ИИ в каждой клинической ситуации».
Подчеркнув, что автономный ИИ пока ещё не готов, доктор Филпоттс написала, что интерактивное использование ИИ при интерпретации рентгенологом может быть наиболее практичным и эффективным. «Необходимо гораздо больше данных, прежде чем будет определена оптимальная роль ИИ в практике визуализации молочной железы», — заключила она.
«Это только начало», — сказал доктор Чан. «Мы надеемся, что наши результаты послужат стимулом для дальнейших испытаний в различных условиях, чтобы лучше понять потенциал и ограничения ИИ».
Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.