Дослідження, опубліковане в журналі Nature, показало, що штучний інтелект (ШІ) може підвищити точність скринінгу на рак молочної залози, яким, як стверджується, страждає кожна восьма жінка в світі.
Вивчаючи мамограми, система штучного інтелекту Google показала себе не гірше, ніж досвідчені лікарі і продемонструвала перспективу зменшення кількості помилок.
За даними Американського онкологічного товариства, радіологи пропускають близько 20% випадків раку молочної залози, і половина всіх жінок, які пройшли скринінг протягом 10 років, мають хибнопозитивний результат.
Система розроблена компанією DeepMind, в 2014 році придбаної холдингом Alphabet, спільно з Google Health. Команда, в яку увійшли дослідники з Імперського коледжу Лондона і Британської національної служби охорони здоров’я, провела навчання системи для виявлення раку молочної залози на десятках тисяч мамограм. Потім вони порівняли результати роботи системи з фактичними результатами з набору 25 856 мамограм з Великобританії і 3097 з США. Дослідження показало, що система штучного інтелекту може ідентифікувати рак з такою ж ступенем точності, що і досвідчені радіологи, при цьому зменшуючи кількість хибнопозитивних результатів на 5,7% у групі в США і на 1,2% в групі з Великобританії. Скоротилася і кількість помилкових негативів, де тести помилково класифікуються як нормальні — на 9,4% в групі з США і на 2,7% в групі з Великобританії.
Відмінності відображають способи читання мамограм. У Сполучених Штатах тести проводяться кожні один-два роки, а з Результати інтерпретує один радіолог. У Британії тести проводяться кожні три роки, і читаються двома радіологами. Якщо вони не приходять до консенсусу, то звертаються за консультацією до третього.
В окремому тесті група зіставила систему штучного інтелекту з шістьма радіологами і виявила, що вона перевершує їх по точності виявленні раку молочної залози.
Джерело зазначає, що ідея використання комп’ютерів для поліпшення діагностики раку не нова. Більш того, системи автоматизованого виявлення широко поширені в клініках мамографії, але вони поки не змогли підвищити точність діагностики на практиці.
Справа в тому, що ці системи навчені розпізнавати те, що і так бачать радіологи, в той час як ІІ вчиться розпізнавати рак на основі фактичних результатів тисяч мамограм і в результаті може виявити тонкі ознаки, які, за словами дослідників, «не помічає людське око і мозок».
Дослідження має деякі обмеження. Більшість тестів проводилося з використанням обладнання для візуалізації одного і того ж типу, а в групі США було багато пацієнтів з підтвердженим рак молочної залози.
