Искусственный интеллект помогает патологам выявлять и классифицировать рак молочной железы

Калифорнийский университет в Лос-Анжелесе сообщил о разработке системы искусственного интеллекта, которая помогает патологам более точно читать биопсии и лучше выявлять и классифицировать рак молочной железы.

Новая система, описанная в исследовании, опубликованном в JAMA Network Open, помогает интерпретировать медицинские изображения, используемые для диагностики рака молочной железы, которые трудно классифицировать человеческим глазом, и делает это так же точно или лучше, чем опытные патологи.

Очень важно с самого начала поставить правильный диагноз, чтобы обеспечить пациентам наиболее эффективное лечение. Патологи часто ошибаются в интерпретации биопсий молочной железы, которые делаются миллионам женщин каждый год. Одно из предыдущих исследований показало, что диагностические ошибки возникали примерно у каждой шестой женщины с протоковой карциномой in situ (неинвазивный тип рака молочной железы), и что неправильные диагнозы были поставлены примерно в половине случаев биопсии атипичных клеток молочной железы (атипичные клетки связаны с более высоким риском развития рака молочной железы).

Медицинские снимки биопсии молочных желез содержат множество сложных данных, и их интерпретация может быть очень субъективной. Отличить атипию молочной железы от протоковой карциномы in situ важно клинически, но очень сложно для патологов. Иногда врачи даже не соглашаются с собственным предыдущим диагнозом, когда им показывают тот же случай год спустя.

Ученые пришли к выводу, что искусственный интеллект может обеспечить более точные показания, потому что, опираясь на большой набор данных, система может распознавать закономерности, которые трудно увидеть людям.

Разработчики загрузили 240 изображений биопсии молочной железы в компьютер, обучив его распознавать паттерны, связанные с несколькими типами поражений молочной железы: нормальные (без рака), атипичные клетки, протоковую карциному in situ (DCIS), и инвазивный рак молочной железы. Правильные диагнозы для каждого изображения были определены консенсусом трех экспертов-патологов.

Чтобы проверить систему, исследователи сравнили ее показания с независимыми диагнозами, поставленными 87 практикующими патологами. Программа искусственного интеллекта приблизилась к уровню врачей-людей при дифференциации рака от неопухолевых состояний, и превзошла врачей по дифференциации протоковой карциномы от атипии, что считалась самой большой проблемой в диагностике рака молочной железы. 

Система правильно определила, показывали ли изображения протоковую карциному или атипию чаще, чем врачи. Она имела чувствительность между 0,88 и 0,89, в то время как средняя чувствительность патологов была 0,70. (Более высокий показатель чувствительности указывает на большую вероятность того, что диагноз и классификация верны).

В настоящее время исследователи работают над обучением системы для диагностики меланомы.

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2747694