Интеграция искусственного интеллекта в скрининговую маммографию всё активнее используется в клинических исследованиях. Голландские учёные из Университета Радбауд протестировали гибридную стратегию анализа маммографических снимков, сочетающую работу ИИ и рентгенологов. Такой метод позволил снизить нагрузку на врачей почти на 40%, при этом точность выявления рака груди и полнота диагностики не пострадали по сравнению со стандартным двойным чтением.
Суть метода заключается в том, что алгоритм ИИ оценивает вероятность наличия рака (PoM) и достоверность прогноза. При низком PoM и высокой уверенности снимок признавался нормальным. При высоком PoM и достаточной достоверности женщина направлялась на дополнительное обследование. Если же прогноз был неопределённым, исследование анализировал рентгенолог.
В исследовании использовали 41 469 маммографий у 15 522 женщин медианного возраста 59 лет. В рамках программы скрининга было выявлено 332 случая рака груди и 34 случая периодического рака. Данные охватывали период с 2003 по 2018 годы и были разделены на две группы: первая для подбора порогов, вторая для проверки результатов.
Результаты показали: нагрузка на рентгенолога снизилась на 38%, полнота выявления составила 23,6‰ против 23,9‰ при стандартном двойном чтении, частота обнаружения рака — 6,6‰ против 6,7‰, чувствительность — 85,4% против 88,9%, точность достоверных прогнозов ИИ (AUC) — 0,96 против 0,87.
Особенно важно, что у женщин с плотной тканью молочной железы вероятность неопределённых прогнозов выше, что подчёркивает необходимость участия рентгенологов. Однако почти 40% случаев могли быть полностью обработаны ИИ без ущерба для качества.
Это исследование показывает, что применение ИИ с учётом уровня неопределённости прогноза позволяет не только разгрузить специалистов, но и повысить доверие к цифровым методам в онкологии. Такой подход способен сократить время анализа, оптимизировать использование ресурсов здравоохранения и при этом сохранить высокие стандарты диагностики рака груди.
Учёные считают, что в будущем часть женщин сможет получать нормальные результаты маммографии без участия рентгенолога, если алгоритм даст достоверное заключение. Следующим шагом должны стать проспективные исследования и интеграция подобных моделей в реальную клиническую практику.
Работа проведена в рамках проекта aiREAD при поддержке Нидерландского исследовательского совета, Нидерландского онкологического общества и Министерства здравоохранения Нидерландов. Она стала важным этапом на пути к цифровой трансформации скрининга рака груди.
А затем «Добавить на главный экран». 