Nova studija Medicinskog fakulteta Univerziteta u Vašingtonu u Sent Luisu opisuje inovativan metod analize mamograma koji značajno unapređuje tačnost predviđanja rizika od razvoja raka dojke u narednih pet godina. U korišćenom algoritmu veštačka inteligencija je koristila i procesuirala prethodne mamografije. To je dovelo do većeg procenta predviđanja pojave bolesti.
Velike koristi za pacijentkinje zbog boljeg predviđanja rizika za pojavu raka dojke
Korišćenjem mamograma starosti do tri godine, ovaj metod je 2,3 puta tačnije identifikovao osobe sa visokim rizikom u poređenju sa standardnom metodom. Ona se oslanja na upitnike o kliničkim faktorima rizika kao što su starost, rasa i porodična istorija raka dojke.
Studija je objavljena 5. decembra u časopisu JCO Clinical Cancer Informatics.
– Tražimo načine da unapredimo rano otkrivanje, jer to povećava šanse za uspešno lečenje. Ovo poboljšano predviđanje rizika može doprineti i istraživanjima u oblasti prevencije, kako bismo ženama sa visokim rizikom pomogli da smanje petogodišnji rizik od razvoja raka dojke – rekao je dr Graham A. Colditz, viši autor studije, zamenik direktora Siteman Cancer Center i profesor hirurgije.
Kako funkcioniše metod baziran na AI analizi mamograma
Metod se oslanja na prethodna istraživanja dr Colditza i dr Shu (Joy) Jiang, statističara i data naučnika. Oni su pokazali da prethodni mamogrami sadrže obilje informacija o ranim znakovima razvoja raka dojke, koje ljudsko oko ne može da uoči. To podrazumeva i suptilne promene u gustini tkiva dojke, što je odnos vlaknastog i masnog tkiva.
Tim je razvio algoritam zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji prepoznaje suptilne promene na mamogramima i pomaže u identifikaciji žena sa najvećim rizikom. Algoritam, pored gustine dojki, uzima u obzir i promene u teksturi, kalcifikaciji i asimetriji.
„Naš metod može detektovati suptilne promene kroz vremenski niz mamograma koje ljudsko oko ne vidi, a koje sadrže bogate informacije za identifikaciju rizičnih pojedinaca.“
– Dr Shu (Joy) Jiang, vodeći autor studije
Ključni nalazi istraživanja: Koliku uspešnost je postigla veštačka inteligencija
Algoritam je i ispitivan na mamogramima više od 10.000 žena koje su prošle skrining preglede od 2008. do 2012. godine. U tom periodu, 478 žena je razvilo rak dojke. Potom je algoritam testiran na preko 18.000 žena iz Atlante, gde je 332 žena obolelo od raka tokom praćenja.
Žene iz grupe visokog rizika bile su 21 put sklonije dijagnozi raka dojke u narednih pet godina. U grupi visokog rizika, 53 od 1.000 žena razvilo je rak dojke u pet godina, dok je u grupi niskog rizika taj broj bio 2,6 žena.
Stari metod zasnovan na upitnicima identifikovao je samo 23 žene u grupi visokog rizika, propuštajući 30 slučajeva koje je novi algoritam otkrio.
Značaj za različite populacije pacijenata
Algoritam je testiran u fakultetskim i lokalnim klinikama, što potvrđuje njegovu tačnost u različitim okruženjima. Posebno je značajno što je uključivao žene crne boje kože, koje su često nedovoljno zastupljene u modelima predviđanja rizika za rak dojke.
Istraživači planiraju dalja testiranja na ženama različitog etničkog porekla kako bi osigurali univerzalnu tačnost metode. Takođe, dalje se radi na patentiranju i licenciranju ovog metoda, uz cilj da postane široko dostupan.
