Искусственный интеллект может компенсировать нехватку радиологов в борьбе с раком молочной железы, но он еще не готов

Недавно команда исследователей из Имперского колледжа Лондона и Google (GOOGL ) Health создала модель компьютерного зрения, предназначенную для диагностики случаев рака молочной железы по рентгеновским снимкам. Как сообщает CNN, модель была обучена на рентгеновских снимках более 29 000 женщин, и когда она была сравнена с шестью радиологами, модель смогла превзойти оценки врачей.

В настоящее время Национальная служба здравоохранения (NHS) использует совместные решения двух врачей для диагностики рака молочной железы по рентгеновским снимкам. Если два врача не согласны, то вызывается третий врач для консультации по изображениям. Хотя врачи имели доступ к медицинским картам пациентов, устройство ИИ имело только маммограммы для принятия решений. Несмотря на это ограничение, модель ИИ оказалась не менее эффективной в диагностике рака молочной железы, чем два врача. На самом деле, модель работала лучше, чем один врач, в обнаружении рака молочной железы. При сравнении ложноположительных результатов между ИИ и врачами ИИ сделал небольшое снижение ложноположительных результатов, будучи примерно на 1,2% более точным в целом. Согласно результатам исследования, ИИ также снизил ложноотрицательные результаты (когда действительно положительный случай рака пропускается) на примерно 2,7%.

Один из авторов статьи, директор Центра раковых исследований Великобритании Имперского колледжа, Ара Дарзи, объяснил, что команда исследователей не ожидала, что их система даст такие высококачественные результаты. Однако Дарзи взволнован возможностью улучшения производительности и точности при скрининге на рак.

Рак молочной железы является вторым по распространенности видом рака, приводящим к смерти среди женщин, но исходы можно значительно улучшить, если болезнь диагностируется на ранней стадии. Проблема заключается в том, что, как заявляет Американское общество по борьбе с раком, даже крупномасштабные программы скрининга пропускают примерно один из пяти случаев.

По этой причине команда исследователей надеется, что их система может быть улучшена и что она сможет превзойти даже лучших клиницистов. Команда исследователей также заявила, что их алгоритм может потенциально решить проблему нехватки радиологов. Один отчет, проведенный Королевским колледжем радиологов, показал, что в Великобритании к 2023 году будет нехватка почти 2000 радиологов, если ситуация не будет исправлена.

Однако Дарзи признает, что на данном этапе система еще не готова к замене человека и использованию в качестве вторичного интерпретатора. Инструменты ИИ в области здравоохранения часто не оправдывают своих первоначальных обещаний из-за сложных факторов, которые нельзя адекватно смоделировать при обучении. Одним из ограничений исследования является то, что все изображения были получены из одной системы маммографии, и изображения не имели разнообразия. Согласно QZ, команда исследователей не имела доступа к деталям, которые можно было использовать для определения разнообразия изображений в наборе данных, и поэтому невозможно знать, была ли система все еще высоко точной при запросе на осмотр рентгеновских снимков представителей меньшинств. Существуют расовые различия в диагностике рака молочной железы как в Великобритании, так и в США, при этом черные женщины менее вероятно проходят скрининг на рак молочной железы в Великобритании.

Google планирует потратить время на устранение разницы в данных, на которых обучена модель, прежде чем сделать ее доступной для партнеров в области здравоохранения, стремясь создать более крупный и инклюзивный набор данных. Система также должна быть протестирована в клинических испытаниях, прежде чем она будет доступна для использования в клинических условиях. Алгоритмы, разработанные командой исследователей, имеют потенциал真正 улучшить результаты здравоохранения и спасти жизни, но только если они будут тщательно и строго протестированы.