Різне

Новий ШІ забезпечує більш точний діагноз раку молочної залози, ніж лікарі

Новий ШІ забезпечує більш точний діагноз раку молочної залози, ніж лікарі

Хоча, як правило, патологоанатоми добре виконують роботу з виявлення раку молочної залози, немає сумнівів, що допомога завжди корисна. Таким чином, вчені UCLA розробили нову систему штучного інтелекту, яка допомагає читати біопсії.

ПОВ’ЯЗАНІ: ШОЙ ВИЗНАЧАЄ РАК МОЛОЧКИ ЛІПШИЙ, ніж СЕРЕДНІЙ РАДІОЛОГ

"Дуже важливо з самого початку поставити правильний діагноз, щоб ми могли направляти пацієнтів до найбільш ефективних методів лікування", - сказала д-р Джоанн Елмор, старший автор дослідження та професор медицини в Медичній школі Девіда Геффена при UCLA.

Діагностичні помилки

Чому виникає потреба у такому дослідженні? Ну, оскільки, згідно з дослідженням 2015 року, проведеним Елмором, патологи часто не погоджуються з результатами біопсії молочної залози. Крім того, дослідження також виявило, що помилки траплялись приблизно у кожної шостої жінки, у якої діагностували протокову карциному in situ (DCIS), а неправильні діагнози ставили приблизно в половині випадків біопсії атипії молочної залози.

Це досить значні помилки. Причиною таких помилкових тлумачень є те, що біопсію молочної залози, як відомо, важко точно прочитати.

"Медичні зображення біопсій молочної залози містять велику кількість складних даних, і їх інтерпретація може бути дуже суб'єктивною", - сказала Елмор, яка також є дослідником всебічного онкологічного центру UCLA Jonsson. "Відрізнити атипію молочної залози від протокової карциноми in situ важливо клінічно, але дуже складно для патологоанатомів. Іноді лікарі навіть не погоджуються зі своїм попереднім діагнозом, коли через рік їм показують той самий випадок".

Для того, щоб знайти більш послідовний метод діагностики показань, дослідники встановили, що ШІ може допомогти, спираючись на великий набір даних. Таким чином, вони подали 240 зображень біопсії молочної залози в комп'ютерну систему і навчили її розпізнавати закономірності, пов'язані з різноманітними ураженнями молочної залози.

Потім вони порівняли його результати з незалежними діагнозами, поставленими 87 практикуючими американськими патологоанатомами. Вражає те, що програма майже так само ефективно, як і лікарі, диференціювала рак від неракових випадків.

Відмежування DCIS від атипії

Однак це затьмарило людських лікарів в одній особливо складній області; диференціювання DCIS від атипії. Ця область вважається найбільшим викликом у діагностиці раку молочної залози. Система відображала чутливість від 0,88 до 0,89, тоді як середня чутливість патологоанатомів становила лише 0,70.

"Ці результати дуже обнадійливі", - сказав Елмор. "Серед практикуючих патологоанатомів у США низька точність щодо діагностики атипії та протокової карциноми in situ, і комп'ютерний автоматизований підхід показує великі перспективи".

Дослідження опубліковано в Відкрита мережа JAMA.


Перегляньте відео: DobriyPrognoz (Може 2021).