Актуальность проблемы
Интервальные раки молочной железы — это злокачественные опухоли, выявленные в промежутке между двумя скрининговыми маммографиями при «нормальном» предыдущем результате. Они представляют наиболее серьёзное ограничение маммографического скрининга: часть из них была видна на предыдущей маммограмме, но не распознана. Может ли искусственный интеллект помочь решить эту проблему?
Методология исследования
Исследователи UCLA проанализировали 184 935 скрининговых маммограмм (65% — цифровая маммография, 35% — томосинтез), выполненных в 2010–2019 гг. Выявлено 148 интервальных раков. Проведена экспертная классификация каждого случая (минимум 3 радиолога ретроспективно). Система ИИ на основе глубокого обучения оценила предыдущие «нормальные» маммограммы для каждого интервального рака.
Ключевые результаты
Результаты демонстрируют значительный потенциал ИИ как «второго читателя»:
- Классификация интервальных раков — 26% клинически значимые минимальные признаки, 24% оккультные, 22% клинически малозначимые минимальные признаки, 17% ошибки чтения, 6% истинно интервальные, 5% технические ошибки
- ИИ при ошибках чтения — 90% помечены системой
- ИИ при клинически значимых минимальных признаках — 89% выявлены
- ИИ при клинически малозначимых минимальных признаках — 72% выявлены
- ИИ при оккультных и истинно интервальных — эффективность существенно ниже (0–50%)
Практическое значение для специалистов
ИИ может стать эффективным «вторым читателем» маммограмм, выявляя до 90% пропущенных раков и до 89% случаев с минимальными признаками. Однако ИИ не заменяет радиолога: при оккультных и истинно интервальных раках его возможности ограничены. Для клиник, рассматривающих внедрение ИИ в маммографический скрининг, данные UCLA предоставляют реалистичную оценку возможностей. Важно: более ранняя диагностика означает более мелкие опухоли, что в свою очередь расширяет показания для вакуумной эксцизии вместо хирургии.
