Искусственный интеллект может дать более точные диагнозы рака молочной железы

Исследователи Калифорнийского университета разработали систему искусственного интеллекта, которая могла бы помочь патологоанатомы читать точнее биопсии и в целях повышения эффективности выявления и диагностики рака молочной железы.

Новой системы, описанные в исследовании, опубликованном в JAMA сети открытия, помогает интерпретировать медицинских изображений, используемых для диагностики рака молочной железы, что может быть трудным для человеческого глаза, чтобы классифицировать, и он делает это почти так же точно, или лучше как опытные патологоанатомы.

«Крайне важно, чтобы получить правильный диагноз с самого начала, так что мы можем направить пациентов наиболее эффективные методы лечения,» сказал д-р Джоанн Элмор, старший автор исследования и профессор медицины в Школе медицины Дэвид Геффен в Лос-Анджелесе.

Исследование 2015 года привело к Элмору обнаружили, что патологоанатомы часто расходятся в трактовке биопсии молочной железы, которые выполняются на миллионы женщин каждый год. Что более ранние исследования показали, что диагностические ошибки в примерно один из каждых шести женщин, которые протоковой карциномы (неинвазивный тип рака молочной железы), и ошибочные диагнозы были даны примерно в половине случаев биопсия молочной железы атипии (аномальные клетки, которые связаны с более высоким риском для рака молочной железы).

«Медицинских изображений биопсий молочной железы содержат большое количество сложных данных и их интерпретации могут быть очень субъективными», — сказал Элмор, который также является исследователем в Калифорнийском университете Йонссон всеобъемлющем онкологического центра. «Отличительной груди атипии из протоковой карциномы является клинически важным, но очень сложной для патологоанатомов. Иногда, врачи даже не согласен с их предыдущий диагноз, когда им показывают тот же случай год спустя.»

Ученые полагали, что искусственный интеллект может обеспечить стабильно более точные показания, потому что на чертеже из большого набора данных, система может распознавать образы в образцах, которые связаны с раком, но трудно для людей, чтобы видеть.

Команды подавались 240 молочной железы биопсия изображений на компьютере, обучение распознавать модели связан с несколькими типами поражений молочной железы, начиная от доброкачественной (нераковой) и атипии в протоковая карцинома in situ, в или е. DCIS, и инвазивный рак молочной железы. Отдельно, правильный диагноз для каждого изображения определяется консенсуса среди трех экспертов, патологоанатомов.

Для тестирования системы, ученые сравнили его показания независимых диагнозов, сделанных 87 практикующих патологов США. В то время как программа искусственного интеллекта вплотную подошел к выполнению, а также человеческие врачи в дифференциации рака от не Рака случаев, программа ИИ превзошел врачи при распознавании е. DCIS с атипией — является самой большой проблемой в диагностике рака молочной железы. Системе правильно определить, является ли сканы показали, или DCIS атипии чаще, чем врачи, у него была чувствительность между 0.88 и 0,89, в то время как средняя чувствительность патоморфологов составило 0,70. (Высокая оценка чувствительности указывает на большую вероятность того, что диагноз и классификация правильная.)

«Эти результаты являются весьма обнадеживающими», — сказал Элмор. «Низкая точность среди практикующих патологоанатомов в США, когда дело доходит до диагностики атипии и протоковая карцинома in situ, а компьютерный автоматизированный подход показывает большой посыл.»

Исследователи сейчас работают над подготовкой системы для диагностики меланомы.

Эзги Меркав из детской больницы в Сиэтле первый автор исследования. Другие авторы Сачин Мехта и Линда Шапиро из Вашингтонского университета, Jamen Бартлетт Южной патологии консультанты Огайо и Дональд Уивер из Университета Вермонта.

Исследование было поддержано Национальным институтом раковых заболеваний Национальных институтов здоровья.