Рак груди — основная причина смерти женщин во всем мире. В 2015 году у 2,4 миллиона женщин диагностирован рак груди, из них 523 тысячи женщин умерли. Рак груди лучше поддается лечению на ранней стадии, поэтому большинство стран создали национальные программы скрининга на рак груди. Маммография — основной метод диагностики. Он позволяет обнаружить рак у 0,6–0,8% женщин. Степень гипердиагностики при этом может составлять от 1% до 54%, а пропущенными остаются от 15% до 34% злокачественных опухолей. Поэтому во всем мире стали изучать возможности искусственного интеллекта в скрининге рака груди.
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. 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
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
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:
Исследование | Дизайн исследования | Количество женщин | Производитель маммографа | Эталон оценки | Эталон подтверждения/ исключения рака |
---|---|---|---|---|---|
Набор тестов, статистический анализ с помощью многоканального считывающего устройства |
285 женщин из 1 системы здравоохранения США с 4 центрами (46,0% случаев рака). Возрастной диапазон не указан |
Hologic 100% |
Заключение 5 радиологов, сертифицированных MQSA (США) |
Рак подтвержден в течение 3 месяцев после обследования; Рак исключен при следующем скрининговом обследовании через 9-39 месяцев |
|
Ретроспективное исследование точности теста |
3097 женщин из 1 центра США (22,2% случаев рака в течение 27 месяцев после обследования), возрастной диапазон: <40 лет — 181 (5,8%); 40-49 — 1259 (40,7%); 50-59 — 800 (25,8%); 60-69 — 598 (19,3%); ≥70— 259 (8,4%) |
Hologic / Lorad: > 99%; Siemens или General Electric: <1% |
Заключение одного радиолога |
Рак подтвержден биопсией в течение 27 месяцев после визуализации; Рак исключен после одного контрольного скрининга или отрицательной биопсии через 21 месяц |
|
Набор тестов, статистический анализ с помощью многоканального считывающего устройства |
199 обследований в рамках голландского пилотного проекта цифрового скрининга (39,7% случаев рака), возрастной диапазон 50-74 |
Hologic 100% |
Заключение девяти голландских радиологов, однократная оценка |
Рак подтвержден гистологией; Рак исключен после контрольного осмотра через 2 года |
|
Ретроспективное исследование точности теста |
8805 женщин из шведского когортного исследования (8,4% случаев рака в течение 12 месяцев после скрининга), средний возраст 54,5 года |
Hologic 100% |
Заключение одного радиолога или согласованно с коллегами; |
Рак подтвержден в течение 12 месяцев после обследования; Рак исключен в течение двух лет наблюдений |
|
Ретроспективное исследование точности теста |
68 008 женщин из 1 шведского центра (1,1% случаев рака в течение 12 месяцев после скрининга), средний возраст 53,3 года |
Не сообщается |
Заключение одного радиолога или согласованно с коллегами; |
Рак подтвержден гистологией в течение 12 месяцев после обследования; Рак исключен в течение 12 месяцев после скрининга |
|
Ретроспективное когортное исследование |
17 895 женщин в 1 центре в Германии (0,64% случаев рака). Возрастной диапазон не указан |
Siemens 70% Hologic 30% |
Нет эталона |
Рак подтвержден биопсией. Информации о продолжении обследований не было. |
|
Ретроспективное исследование случай-контроль |
7364 женщины в 1 центре в Швеции (7,4% случаев рака), средний возраст 53,6 |
Hologic 100% |
Нет эталона |
Рак подтвержден в течение 30 месяцев после предыдущего скрининга; Рак исключен через два года наблюдений |
|
Ретроспективное когортное исследование |
9581 женщина, в 1 центре в Швеции ( 0,71% случаев рака), средний возраст 57,6 |
Siemens 100% |
Нет эталона |
Рак подтвержден гистологически; Информации о продолжении обследований не было |
|
Ретроспективное когортное исследование |
15 986 женщин в 1 испанском центре (0,7% случаев рака), средний возраст 58 лет |
Hologic (Selenia Dimensions) 100% |
Заключение одного радиолога |
Рак подтвержден гистологически в течение 24 месяцев после скрининга; Рак исключен после наблюдения в течение двух лет |
|
Набор тестов, статистический анализ с помощью многоканального считывающего устройства |
240 женщин из 1 центра США (50,0% случаев рака), средний возраст 59 лет |
Не сообщается |
Заключение 14 рентгенологов, сертифицированных MQSA (США) |
Рак подтвержден гистологически. Рак исключен после отрицательной биопсии или после наблюдения в течение 18 месяцев |
|
Набор тестов, статистический анализ с помощью многоканального считывающего устройства |
240 женщин: 120 из 1 центра в США и 120 из 1 центра в Германии (41,7% случаев рака), средний возраст 62 года |
Hologic 50% Siemens 50% |
Заключение 14 рентгенологов, сертифицированных MQSA (США) |
Рак подтвержден гистологически. Рак исключен после одного года наблюдения |
|
Расширенный набор тестов, статистический анализ с помощью многоканального считывающего устройства, сначала без поддержки ИИ, затем с помощью ИИ |
122 женщины из 1 центра США (73,8% случаев рака), средний возраст 65,4 года |
Не сообщается |
Заключение 7 рентгенологов, сертифицированных MQSA (США) |
Рак подтвержден после биопсии. Рак исключен после наблюдений в течение 2 лет. |
Роль искусственного интеллекта в скрининге рака груди по результатам 12 исследований можно представить в виде схемы:

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
- 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
Вам может быть интересно
Как работает закон о телемедицине: что уже сделано, а что еще только предстоит
Актуальное
В 2020 во время пандемии россияне пользовались услугами телемедицины в 64 раза чаще, чем годом ранее.
Читать статьюРазвитие хронической болезни почек может быть связано с вашим районом проживания.
Актуальное
Ученые из Филадельфии провели интересное исследование: они проанализировали, как часто люди страдают от хронической болезни почек в разных частях города.
Читать статьюВосемь ситуаций, когда пациенты злоупотребляют своими правами: разбор и руководство к действию
Будни врача
Согласно опросу RNC Pharma, 63% врачей сталкиваются с неадекватным поведением пациентов, для 32% респондентов-медиков грубость — обычное дело.
Читать статьюОпределить стенокардию по голосу. В чем особенность метода?
Актуальное
Ученые из Израиля и Америки разрабатывают новый метод диагностики — анализ вокальных биомаркеров.
Читать статью3D-принтеры используют для печати лекарств. Как это устроено?
Актуальное
В 2015 году на 3D-принтере напечатали первую таблетку. С тех пор направление развивается — такой вид производства позволяет сэкономить деньги и ускорить процесс
Читать статьюУголовная ответственность врачей: кейсы из практики и ключевые аспекты
Будни врача
В 2021 году подписан указ об освобождении врачей от уголовной ответственности за утрату медицинских наркопрепаратов по неосторожности. Но остается ряд других ситуаций, которые регулируются Уголовным кодексом РФ и не освобождают от уголовной ответственности
Читать статьюБА и ХОБЛ: как лечить?
Актуальное
В этом году GINA и GOLD обновили свои рекомендации по ведению пациентов с бронхиальной астмой и хронической обструктивной болезнью легких.
Читать статьюОбзор телемедицинских сервисов
Актуальное
Есть ли телемедицина в России? Рассмотрим 4 популярных сервиса и разберемся, как они работают.
Читать статьюДиета, богатая пищевыми волокнами, помогает снизить риск развития деменции
Актуальное
Новое исследование показало, что диета с высоким содержанием клетчатки снижает риск развития деменции.
Читать статьюСколько нужно спать пожилым людям
Актуальное
Согласно исследованию и короткий, и слишком продолжительный сон отрицательно влияют на когнитивные функции у пожилых людей. Сколько же нужно спать пожилым людям?
Читать статьюДисциплинарная и материальная ответственность работников здравоохранения: что нужно знать об этом
Актуальное
Хороший врач — это специалист, который умеет общаться с пациентами, коллегами и аккуратен в работе.
Читать статьюНовый метод проведения эндоскопии кишечника
Актуальное
США внедрили в практику использование нового метода проведения эндоскопии кишечника, который не требует визита пациента в медицинское учреждение.
Читать статью
Комментарии: 0
или
Зарегистрироватьсячтобы оставить комментарий.