Машины можно обучить, чтобы они превосходили людей, когда дело доходит до выявления опухолей груди на маммограммах, говорится в новом исследовании.
Исследователи из Google и нескольких университетов работают над моделью искусственного интеллекта (AI), направленной на повышение точности маммографического скрининга. В номере журнала Nature от 1 января они описывают первые результаты: похоже, компьютеры могут превзойти радиологов как в обнаружении опухолей груди, так и в предотвращении ложных тревог.
По сравнению с результатами маммографии, собранными в рутинной практике, компьютерная модель снизила количество ложноположительных результатов на 1,2% (в трех больницах Великобритании) и 5,7% (в одном центре в США). «Ложноположительный результат» относится к маммограмме, которая считается ненормальной, даже если рака нет.
«Это означает, что потенциально мы могли бы вызвать меньше беспокойства у пациентов», — сказал исследователь доктор Моззияр Этемади, доцент Медицинской школы Файнберга Северо-Западного университета в Чикаго.
Искусственный интеллект также превзошел людей, когда дело дошло до ложноотрицательных результатов, когда маммограмма интерпретируется как нормальная, несмотря на наличие опухоли. Алгоритм сократил эти случаи на 2,7% в Соединенном Королевстве и на 9,4% в США.
Этемади назвал результаты «захватывающими», но также подчеркнул, что исследования использования ИИ в медицине «все еще находятся в зачаточном состоянии».
И в ближайшее время он не заменит людей. Вместо этого, пояснил Этемади, ИИ рассматривается как «инструмент» для повышения эффективности и точности врачей.
В качестве примера он сказал, что ИИ можно использовать для «переупорядочивания очереди», чтобы вместо анализа маммограмм в том порядке, в котором они поступали, радиологи могли иметь определенные изображения с подозрительными выводами, отмеченные для приоритетного рассмотрения.
Маммографический скрининг может обнаружить рак груди на самых ранних стадиях, но он несовершенен: по данным Американского онкологического общества, он пропускает около 20% случаев рака. И если женщина делает маммографию каждый год в течение 10 лет, у нее есть около 50% шансов получить ложноположительный результат.
Новое исследование, финансируемое Google, является последним исследованием того, может ли ИИ помочь в обнаружении рака.
Обычно это работает так: исследователи разрабатывают алгоритм с использованием «глубокого обучения» — когда компьютерная система имитирует нейронные сети мозга. Он подвергается воздействию большого количества изображений — например, цифровых маммограмм — и учится распознавать ключевые особенности, такие как признаки опухоли.
Другие исследования показали, что ИИ может превзойти людей в диагностике некоторых видов рака. Было обнаружено, что компьютеры превзошли дерматологов в различении безобидных родинок от рака кожи меланомы. Другой обнаружил, что ИИ обычно лучше, чем патологи, находил клетки опухоли груди в образцах лимфатических узлов.
Эту последнюю модель искусственного интеллекта «обучили», подвергнув ее маммографии более 90 000 женщин, результаты которых были известны. Затем исследователи протестировали модель на отдельном наборе данных, включая маммограммы более чем 25000 британских женщин и более 3000 американских женщин.
В целом модель уменьшила количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Улучшение было больше в Соединенных Штатах. Хотя неясно, почему, Этемади указал на одну потенциальную причину: в Соединенном Королевстве два рентгенолога обычно анализируют маммограмму, что обычно повышает точность.
Но хотя модель ИИ хорошо себя зарекомендовала в этой «контролируемой среде», еще неизвестно, как она будет работать в реальном мире, сказал доктор Стаматия Дестунис.
Она является представителем Радиологического общества Северной Америки и клиническим профессором визуализационных наук в Университете Рочестера в Нью-Йорке.
«Что необходимо, так это клинические исследования в реальной повседневной практике, чтобы увидеть, можно ли воспроизвести эти результаты», — сказал Дестунис.
Даже в этой контролируемой обстановке модель ИИ не была надежной. Он не обнаружил все виды рака и не исключил ложноположительные результаты. А иногда люди проигрывали.
В отдельном эксперименте исследователи сравнили модель ИИ с шестью американскими радиологами. В целом компьютер был лучше, но были случаи, когда врачи правильно видели опухоль, которую аппарат пропустил.
Так что же упустила из виду модель ИИ? И что он видел такого, чего не видели врачи? — Никто не знает, — сказал Этемади.
Источник: