Svi iLive sadržaji medicinski se pregledavaju ili provjeravaju kako bi se osigurala što je moguće točnija činjenica.
Imamo stroge smjernice za pronalaženje izvora i samo povezujemo s uglednim medijskim stranicama, akademskim istraživačkim institucijama i, kad god je to moguće, medicinski pregledanim studijama. Imajte na umu da su brojevi u zagradama ([1], [2], itd.) Poveznice koje se mogu kliknuti na ove studije.
Ako smatrate da je bilo koji od naših sadržaja netočan, zastario ili na neki drugi način upitan, odaberite ga i pritisnite Ctrl + Enter.
Umjetna inteligencija otkriva trećinu slučajeva raka dojke u intervalima koji su propušteni probirom
Posljednji pregledao: 03.08.2025
Algoritam umjetne inteligencije za probir raka dojke mogao bi poboljšati performanse digitalne tomosintetske mamografije (DBT), smanjujući stope raka u intervalima do jedne trećine, prema studiji objavljenoj danas u časopisu Radiology.
Intervalni karcinomi dojke su simptomatski tumori dijagnosticirani između rutinskih mamograma. Ovi slučajevi obično imaju lošiju prognozu zbog agresivnije bolesti i brzog rasta tumora. DBT, ili 3D mamografija, pruža poboljšanu vizualizaciju lezija dojke i može identificirati tumore koji mogu biti skriveni gustim tkivom. Međutim, budući da je DBT relativno nova tehnologija, podaci o dugoročnim ishodima za pacijentice u ustanovama koje su nedavno usvojile tu tehniku ostaju ograničeni.
„S obzirom na nedostatak podataka o smrtnosti od raka dojke nakon 10 godina DBT probira, intervalne stope raka često se koriste kao zamjenska vrijednost“, objašnjava autorica studije dr. Manisha Bahl, direktorica kvalitete snimanja dojki u Općoj bolnici Massachusetts i izvanredna profesorica na Medicinskom fakultetu Harvard.
„Smanjenje ove stope sugerira smanjenje incidencije i smrtnosti od raka dojke.“
Studija: Umjetna inteligencija identificira neotkrivene tumore
U studiji provedenoj na 1376 slučajeva, Bal i kolege retrospektivno su analizirali 224 intervalna karcinoma kod 224 žene koje su podvrgnute DBT probiru. Na tim slikama, Lunit INSIGHT DBT v1.1.0.0 AI algoritam ispravno je lokalizirao 32,6% (73 od 224) prethodno neotkrivenih tumora.
„Iznenadili smo se da je gotovo trećina intervalnih tumora otkrivena i točno lokalizirana pomoću AI algoritma na mamogramima koje su radiolozi prethodno interpretirali kao normalne, što ističe potencijal AI-a kao 'drugog čitača'“, rekao je Bahl.
Prema istraživačima, ovo bi mogla biti prva objavljena studija koja se posebno bavi korištenjem umjetne inteligencije za otkrivanje intervalnih karcinoma na DBT slikama.
„Umjetna inteligencija se prethodno koristila za otkrivanje intervalnih karcinoma na konvencionalnim 2D digitalnim mamogramima, ali koliko znamo, u literaturi nije bilo objavljenih studija o otkrivanju intervalnih tumora pomoću umjetne inteligencije posebno na 3D tomosintetskim snimkama“, objasnio je Bal.
Metodologija: na razini lezije, ne samo snimka stanja
Kako bi izbjegli precjenjivanje osjetljivosti algoritma, Balov tim koristio je analizu specifičnu za leziju: umjetna inteligencija dobivala je "bodovani pogodak" samo ako je ispravno identificirala i lokalizirala točnu lokaciju tumora.
„Nasuprot tome, analiza cijele slike može dati umjetnoj inteligenciji 'prolaz' čak i ako je napomena netočna, što umjetno povećava osjetljivost“, dodaje.
„Fokusiranje na točnost lokalizacije lezije pruža pouzdaniju procjenu kliničke učinkovitosti algoritma.“
Što točno pronalazi umjetna inteligencija?
- Tumori koje je algoritam otkrio obično su bili veći
- Češće su završavali s oštećenjem limfnih čvorova
- To bi moglo značiti da umjetna inteligencija prvenstveno identificira agresivne ili brzorastuće tumore ili one koji su već bili u uznapredovaloj fazi, ali su ih liječnici propustili tijekom pregleda.
Ukupni rezultati:
Među 1000 pacijenata (uključujući i one s potvrđenim tumorima i one s benignim ili lažno pozitivnim rezultatima), AI:
- Ispravno lokalizirano 84,4% od 334 istinski pozitivnih slučajeva
- Ispravno klasificirano 85,9% od 333 istinito negativnih rezultata
- Odbačeno kao lažno 73,2% od 333 lažno pozitivnih slučajeva
Zaključci i značaj
„Naša studija pokazala je da algoritam umjetne inteligencije može retrospektivno otkriti i točno lokalizirati gotovo trećinu intervalnih karcinoma dojke na DBT probirnim slikama, što ukazuje na njegov potencijal za smanjenje učestalosti intervalnih karcinoma i poboljšanje ishoda probira“, rekao je dr. Bahl.
„Naši rezultati podržavaju integraciju umjetne inteligencije u DBT tijekove rada kako bi se poboljšala točnost otkrivanja raka. Međutim, stvarni utjecaj ovisit će o mjeri u kojoj će radiolozi usvojiti i prilagoditi umjetnu inteligenciju u kliničkoj praksi, kao i o testiranju njezine učinkovitosti u različitim kliničkim okruženjima.“