Искусственный интеллект улучшает прогнозирование риска рака молочной железы

24 декабря 2019 г. 15:39

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Radiology, сложный тип искусственного интеллекта (ИИ) может превзойти существующие модели в прогнозировании риска развития рака молочной железы.

Для получения информации о том, как проводят лечение рака молочной железы в Израиле лучшие специалисты страны, оставьте заявку и мы свяжемся с Вами в ближайшее время.

Большинство существующих программ скрининга рака молочной железы основаны на маммографии через одинаковые промежутки времени для всех женщин. Этот подход не оптимизирован для выявления рака на индивидуальном уровне и может снизить эффективность программ скрининга.

«Прогнозирование риска является важным компонентом индивидуальной политики скрининга, - говорит ведущий автор исследования Карин Дембровер, доктор медицинских наук, рентгенолог из Каролинского института в Стокгольме, Швеция. - Эффективное прогнозирование риска может улучшить уверенность в программах скрининга».

Высокая плотность груди или большее количество железистой и соединительной ткани по сравнению с жиром считается фактором риска развития рака. Хотя плотность может быть включена в оценку риска, существующие модели прогнозирования могут не в полной мере использовать информацию, содержащуюся в маммографии. Эта информация может выявить женщин, которым будет полезен дополнительный скрининг с помощью МРТ.

Доктор Дембровер и его коллеги разработали модель риска, основанную на глубокой нейронной сети, типе ИИ, который может извлекать огромное количество информации из маммографических изображений. Он обладает существенными преимуществами по сравнению с такими методами, как визуальная оценка маммографической плотности рентгенологом, который не всегда может учесть всю относящуюся к риску информацию на изображении.

Новая модель разработана на основе случаев, диагностированных в период между 2008 и 2012 годами, а затем изучалась на более 2000 женщинах в возрасте от 40 до 74 лет, которые прошли маммографию в Каролинском университете. Из 2283 женщин, участвовавших в исследовании, у 278 был позднее диагностирован рак молочной железы.

Глубинная нейронная сеть показала более высокую точность риска рака молочной железы по сравнению с маммографией. Ложноотрицательный показатель у нейронной сети при этом был ниже.

«Глубинная нейронная сеть в целом предоставляла лучшие показатели, чем модели на основе плотности, - говорит доктор Дембровер. - Более агрессивные подтипы рака не оказали негативного влияния на его прогнозирующую точность».

Результаты исследования подтверждают будущую роль ИИ в оценке риска рака молочной железы. «Мы не сообщаем о маммографической плотности, - говорит доктор Дембровер. – При индивидуальном скрининге мы используем сети глубинного обучения, способные прогнозировать рак, а не выбираем косвенный путь, который предлагают показатели плотности».

В качестве дополнительного преимущества подход ИИ можно постоянно улучшать, предоставляя более качественные наборы данных.

«Наши эксперты по глубинному обучению в Королевском технологическом институте в Стокгольме работают над улучшением модели, - говорит доктор Дембровер. - После этого мы планируем клиническое тестирование модели, предлагая МРТ женщинам, которые получат наибольшую пользу от этого».

Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191219090741.htm

ЗАЯВКА НА ЛЕЧЕНИЕ

Отправляя форму Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Комментарии

Пока комментариев нет

Новый комментарий

обязательно

обязательно (не публикуется)