Представьте, что почти каждую третью опухоль, которую пропустили на плановой маммографии, можно было бы вовремя заметить. Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Radiology, алгоритм искусственного интеллекта для скрининга рака молочной железы способен значительно улучшить возможности цифровой томосинтезной маммографии. Речь идет об интервальном раке — агрессивных опухолях, которые обнаруживают уже с симптомами в промежутке между регулярными обследованиями.

Трехмерная маммография (DBT) лучше выявляет очаги в плотной ткани, но данных о ее долгосрочном влиянии на смертность пока мало. Поэтому показатель интервального рака служит важным косвенным маркером эффективности.

Снижение этого показателя, как предполагается, уменьшает заболеваемость и смертность от рака молочной железы, — поясняет доктор Маниша Бал, руководитель исследования, директор по качеству отделения маммографии Массачусетской больницы общего профиля.

В исследовании проанализировали 224 случая интервального рака у женщин, прошедших скрининг DBT.

Алгоритм ИИ смог правильно указать локализацию 32,6% (73 из 224) опухолей, которые изначально не заметили врачи.

Мы с коллегами были удивлены, обнаружив, что ИИ выявил и точно локализовал почти треть интервальных раков на снимках, изначально оцененных радиологами как нормальные, — признается доктор Бал.

Это, возможно, первое исследование, специально изучающее помощь ИИ в обнаружении интервального рака именно на DBT.

Чтобы не завысить чувствительность алгоритма, исследователи использовали точечный анализ: ИИ получал «зачет» только при точном указании места опухоли.

Такой подход дает более точное представление о реальной клинической полезности алгоритма, — подчеркивает Бал.

Обнаруженные ИИ опухоли в среднем были крупнее и чаще поражали лимфоузлы. Это наводит на мысль, что алгоритм лучше «видит» либо более агрессивные быстрорастущие опухоли, либо уже запущенные на момент скрининга случаи.

Вот как алгоритм проявил себя в расширенной группе из 1000 пациентов:

• Среди подтвержденных раков (334 случая): правильно локализовал 84,4%.
• Среди здоровых пациентов (333 случая): верно классифицировал как «отрицательно» 85,9%.
• Среди ложноположительных результатов (333 случая): смог правильно определить как «отрицательно» 73,2%.

Наша работа показывает, что алгоритм ИИ может обнаружить почти треть интервальных раков, что говорит о его потенциале для улучшения результатов скрининга, — резюмирует доктор Бал.

Внедрение ИИ в рабочий процесс может усилить раннюю диагностику, но итоговый успех будет зависеть от готовности радиологов его использовать и проверки в разных клинических условиях.

Главная практическая ценность этой работы — в демонстрации конкретного, измеримого пути снижения одного из самых тревожных показателей в маммографии: частоты интервального рака. Это потенциальное спасение конкретных жизней, а не абстрактное «улучшение диагностики». Алгоритм выступает в роли сверхвнимательного и неутомимого второго читателя, который не страдает от усталости, когнитивных искажений или нехватки времени. Внедрение такой системы могло бы создать новый стандарт „двойного контроля“ в скрининге, особенно в регионах с дефицитом высококвалифицированных радиологов.

Польза также в том, что ИИ, судя по данным, лучше «замечает» именно агрессивные, быстро прогрессирующие опухоли, что критически важно для прогноза пациента.

Ключевое ограничение исследования — его ретроспективный характер. Алгоритм тестировался на уже известных, пропущенных случаях рака. Это создает риск «подгонки» и не гарантирует, что в реальной клинической практике, где среди тысяч снимков нужно найти несколько подозрительных, эффективность будет столь же высокой. Неизвестно, как изменится работа радиолога: станет ли ИИ помощником, сокращающим время и повышающим уверенность, или источником дополнительного шума и ложных тревог, требующих длительной верификации. Требуются проспективные рандомизированные исследования, чтобы оценить реальное влияние на интервальный рак и смертность, а не только на технические метрики алгоритма.

Ранее ИИ улучшил диагностику рака кожи.