Изкуственият интелект (AI) може да определи пациенти с най-висок риск от развитие на рак на гърдата през следващите пет години по-добре от стандартната оценка на риска, използвана в клиниката, предполага проучване.
Лекарите обикновено прогнозират петгодишния риск на дадено лице от развитие на рак на гърдата, като използват модели, които вземат предвид възрастта, расата, етническата принадлежност на лицето, фамилната анамнеза за рак на гърдата и дали някога са му вземани проби от тъкан на гърдата за анализ, поради подозрителни бучки в гърдите си. Тези модели също така вземат предвид плътността на гърдите, оценена чрез мамографии.
Въпреки това, „само около 15% до 20% от жените, които са диагностицирани с рак на гърдата, имат известен рисков фактор, като например фамилна анамнеза за заболяване или предишна биопсия на гърдата“, д-р Вигнеш Арусурадиолог, който специализира в изобразяване на рак в Калифорнийския университет, Сан Франциско, каза пред Live Science.
AI е помогнал на рентгенолозите да идентифицират стотици функции в мамография, които могат да помогнат на лекарите при диагностицирането на рак на гърдата, каза Арасу. „Интересувах се да разбера как същата технология може да ни помогне да разберем бъдещия риск“, каза той.
Свързани: Скринингът за рак на гърдата трябва да започне на 40-годишна възраст, казва експертна работна група
В проучване, публикувано във вторник (6 юни) в списанието радиология, Арасу и колегите му анализираха колко добре пет AI модела прогнозират кой от 18 000 пациенти има най-висок петгодишен риск от рак на гърдата. Анализът използва данни от пациенти, които са имали мамографии през 2016 г. и след това са били наблюдавани до 2021 г. Като цяло около 4400 от участниците са развили рак в рамките на петте години от тяхната мамография.
Моделите базират прогнозите си на мамографии, които по времето, когато са направени, не показват видими доказателства за рак. Въпреки че остава неясно как точно моделите на AI прогнозират риска от рак от данни от мамография, като цяло те свързват определени характеристики и модели в структурата на тъканите на гърдата с риска от рак, каза Арасу.
Изследователите противопоставят тези модели на ИИ срещу често използвана оценка, наречена клиничен модел на риска на Консорциума за наблюдение на рака на гърдата (BCSC).
Пациентите с най-висок риск от AI, в 90-ия персентил, представляват 24% до 28% от раковите заболявания, възникнали в рамките на пет години. За сравнение, най-високите резултати на BCSC са уловили само 21% от случаите на рак. Моделите с изкуствен интелект показаха най-голямото предимство пред модела BCSC, когато прогнозираха кои пациенти е най-вероятно да развият рак на гърдата в рамките на една година след мамографията.
Констатациите предполагат, че „AI може да се използва заедно с традиционния модел на риска“ за прогнозиране на бъдещия риск от рак на гърдата, каза Арасу.
В клиниката хората, за които AI прогнозира, че са изложени на най-висок риск от рак на гърдата, могат да бъдат изследвани по-често, за да могат потенциално да уловят рак по-рано, каза Арасу. Тези високорискови индивиди биха могли потенциално да получат и превантивни терапии, като напр тамоксифенкойто блокира естрогена в клетките на гърдата, за да намали риска от рак на гърдата.
Тъй като проучването се фокусира върху предимно бяло, неиспано население, е необходима допълнителна работа, за да се установи колко добре моделите на ИИ могат да работят за хора от различни раси и етноси, каза Арасу.
Въпреки че „това е много добре проведено изследователско проучване“, друго ограничение е, че не е ясно как моделите на AI могат да работят при ракови заболявания с различна тежест, Адам Брентналстатистик, който изучава превенцията и ранното откриване на рак в университета Queen Mary в Лондон, каза на Live Science в имейл.
Например, ако AI моделите са най-добри в откриването на малки тумори, които все още не са се разпространили или метастазирали, те може да предложат малка полза пред стандартните рискови модели, тъй като „прогнозата и лечението на раковите заболявания вероятно ще бъдат същите“, каза той.
„От друга страна, ако ракът в напреднал стадий може да бъде открит по-рано чрез използване на модела за приспособяване на стратегии за скрининг или превенция на рак, тогава клиничните ползи може да са големи“, каза Брентъл.
„Това всъщност е фокусът на следващата ни фаза на изследване“, каза Арасу.
Сегашната липса на разбиране на учените за това как моделите на ИИ достигат до своите заключения също може да затрудни прилагането на тези системи в клиниката, тъй като лекарите може да не са в състояние да обяснят на пациентите как се оценява техният риск, каза Брентъл.