Использование искусственного интеллекта для анализа изображений в программах скрининга рака груди: систематический обзор точности тестов

Польза и вред искусственного интеллекта в скрининге рака груди

Польза и вред искусственного интеллекта в скрининге рака груди

Польза. Искусственный интеллект реже пропускает новообразования, потому что на него не влияет усталость и он не имеет субъективного мнения. 

Искусственному интеллекту можно делегировать работу, чтобы снизить нагрузку или заменить радиологов.

Вред. Искусственный интеллект чаще делает находки, которые не приведут к раку, например обнаруживает микрокальцинаты. Статистика показала, что у 19% женщин, у которых при жизни не выявлено заболеваний груди, после вскрытия патологоанатомы находят рак in-situ или доброкачественную гиперплазию. Поэтому исследователи предупреждают об опасности высокой чувствительности искусственного интеллекта: это может привести к гипердиагностике и избыточному лечению, тогда вреда от маммографии будет больше, чем пользы. 

Врачей настораживает также проблема «черного ящика»: если человек может объяснить свое решение, то не всегда бывает ясно, как и почему принимает решение алгоритм. На это влияет то, на каких клинических случаях обучался искусственный интеллект и их количество. Врач не сможет поговорить с программой и узнать, как и на каких случаях она училась, чтобы понять логику решения.

Еще одна проблема — во время обучения искусственный интеллект часто ищет короткие пути решения проблемы. Например, когда были созданы системы обнаружения COVID-19 на рентгенограммах грудной клетки, исследователи обнаружили, что искусственный интеллект обобщает данные и происходит гипердиагностика. 

Поэтому Национальный скрининговый комитет Великобритании провел систематический обзор, чтобы оценить, насколько точно искусственный интеллект (ИИ) выявляет рак груди на маммограммах.

Как собирали данные для систематического обзора

Как собирали данные для систематического обзора

Национальный скрининговый комитет Великобритании провел поиск литературы по исследованиям, опубликованным на английском языке в период с 1 января 2010 года по 9 сентября 2020 года. Результаты поиска обновлены 17 мая 2021 года. Поиск проходил в базах данных: 

• Medline (Ovid) 
• Embase (Ovid) 
• Web of Science 
• Кокрановская база данных систематических обзоров 

Комитет применил строгие критерии включения и исключения, чтобы в обзор попали только исследования интеграции ИИ в программу скрининга рака груди. 

Какие результаты получились

Какие результаты получились

В результате поиска по базам данных комитет выбрал 12 исследований, в которых в сумме участвовали 131 822 женщины. Во всех включенных исследованиях ученые использовали глубокие нейронные сети:
 

_{Характеристики исследований, в которых радиологи использовали искусственный интеллект для оценки риска рака.}


Роль искусственного интеллекта в скрининге рака груди по результатам 12 исследований можно представить в виде схемы:
  _{ИИ — искусственный интеллект; Фиолетовые линии — как сейчас проходит скрининг в большинстве клиник; Оранжевые блоки — скрининг с ИИ; Зеленые блоки — уровень доказательности предполагаемой роли ИИ.; — / + — высокий / низкий риск рака груди; значок с изображением человека — рентгенолог; РКИ — рандомизированное контролируемое исследование.}

Анализ роли искусственного интеллекта

Анализ роли искусственного интеллекта

Искусственный интеллект как средство замены радиологов. По результатам исследований, точность искусственного интеллекта сравнима с точностью оценки одним радиологом, но оказалась ниже, чем точность оценки двух радиологов или консилиума. Поэтому исследователи не рассматривают искусственный интеллект как отдельную систему, которая может заменить радиологов.

Искусственный интеллект как система для сортировки пациенток по группам риска. Исследования показали, что чувствительность искусственного интеллекта в обнаружении опухолей составляет не меньше 86%. Специфичность — не менее 50%. Это значит, что ИИ можно использовать в качестве помощника в первичной сортировке, но результаты оценки все же должен проверять радиолог. Пока неизвестно, как оценка искусственного интеллекта может повлиять на конечное решение радиолога, но исследователи опасаются, что ИИ может усыпить бдительность специалиста.

Искусственный интеллект как помощник в чтении маммограмм. О использовании ИИ как помощника в оценке маммограмм сообщалось в трех исследованиях. По их результатам, ИИ повышает чувствительность и специфичность оценки маммограмм незначительно: не более, чем на 3%.  

Искусственный интеллект в оценке типа рака. В исследованиях получено мало данных о том, как ИИ помогает в обнаружении определенных типов рака груди. В одном исследовании ИИ на 3% чаще находил инвазивные формы рака на ранней стадии, но на 6% реже определял карциномы, по сравнению с радиологом. Другие системы ИИ хуже определяли инвазивный тип рака на 2й и более стадии, по сравнению с радиологами.

Находки систематического обзора

Находки систематического обзора

• В исследованиях, которые включали небольшое количество женщин, искусственный интеллект лучше оценивал маммограммы, чем рентгенологи;
• В пяти исследованиях радиологи изучали маммограммы в искусственных условиях, поэтому их результаты могут быть неприменимы на практике;
• Все системы искусственного интеллекта были менее точными, чем консилиум двух и более радиологов, а 94% систем были менее точными, чем один радиолог;
• Качество оценки ИИ могло быть переоценено, если одна система оценивала один набор данных несколько раз, потому что глубокие нейронные сети могут учиться и при повторной оценке выдают меньше ошибок;

Выводы систематического обзора

Выводы систематического обзора