Mirai: Более раннее обнаружение рака молочной железы и снижение вреда от скрининга
Маммография (рентген молочной железы) используется для выявления изменений в груди у женщин без признаков или симптомов рака молочной железы.
Организации здравоохранения по всему миру поддерживают маммографический скрининг для раннего выявления рака, и он доказал свою ценность, снижая смертность на 20-40%.
Хотя это лучший инструмент для раннего обнаружения, есть много областей, требующих улучшения: ложноположительные результаты, ложноотрицательные результаты, человеческие различия в интерпретации изображений и нехватка профессиональных радиологов...
Mirai, как система глубокого обучения, может использовать силу искусственного интеллекта для прогнозирования развития рака молочной железы. Она включает три ключевые инновации:
- Совместное моделирование временных точек
- Выборочное использование нерадиологических факторов риска
- Обеспечение согласованности производительности в различных клинических условиях
Это позволяет Mirai предоставлять точную оценку риска и адаптироваться к различным клиническим условиям.
Mirai может не только прогнозировать риск для пациента в разные моменты времени в будущем, но и учитывать клинические факторы риска, такие как возраст и семейный анамнез (если они доступны).
Кроме того, она может поддерживать стабильные прогнозы при небольших клинических различиях (например, разное маммографическое оборудование).
Многообещающим аспектом этой модели является то, что она применима к разным расам.
Mirai одинаково точна для белых и чернокожих женщин, что является значительным прогрессом, учитывая, что смертность от рака молочной железы среди чернокожих женщин на 43% выше, чем среди белых.
Крупномасштабная валидация
Чтобы интегрировать модели риска на основе изображений в клиническую помощь, исследователям необходимо улучшить алгоритмы и провести крупномасштабную валидацию в нескольких больницах.
Исследовательская группа обучила Mirai на более чем 200 000 обследований из Массачусетской больницы общего профиля (MGH) и валидировала ее с использованием данных из MGH, Каролинского института в Швеции и Мемориальной больницы Чанг Гунг на Тайване.
Mirai, установленная сейчас в MGH, значительно превосходит предыдущие методы в точности прогнозирования риска рака и выявлении людей с высоким риском.
Она превосходит модель Tyrer-Cuzick, выявляя почти вдвое больше будущих диагнозов рака.
Более того, Mirai сохраняет точность для разных рас, возрастных групп, категорий плотности груди и подтипов рака.
Адам Яла, аспирант CSAIL и первый автор статьи, говорит: "Улучшенные модели риска рака молочной железы могут обеспечить целенаправленные стратегии скрининга, которые обнаруживают рак молочной железы раньше и уменьшают вред от скрининга по сравнению с существующими рекомендациями."
Команда сотрудничает с клиницистами из различных учреждений по всему миру для дальнейшей валидации модели в разных популяциях и изучения ее клинического внедрения.
В настоящее время исследователи совершенствуют Mirai, используя полную историю изображений пациентов и включая передовые технологии скрининга, такие как томосинтез.
Эти улучшения могут усовершенствовать рекомендации по скринингу риска, обеспечивая более чувствительный скрининг для групп высокого риска при одновременном сокращении других ненужных процедур.
Дополнительные исследования применения ИИ для обнаружения рака молочной железы
Помимо Mirai, Science рекомендует и другие исследования по обнаружению рака молочной железы с помощью ИИ.
Чтобы повысить выживаемость при раке молочной железы, исследователи разработали носимое ультразвуковое устройство, которое позволяет пациентам обнаруживать опухоли на ранней стадии. Это исследование также проводилось в MIT.
Ананта Чандракасан, декан Инженерной школы MIT, Ваннивар Буш, профессор электротехники и компьютерных наук, и один из авторов исследования говорят:
"Эта работа значительно продвинет ультразвуковые исследования и дизайн медицинских устройств, используя достижения в области материалов, низкопотребляющих схем, алгоритмов искусственного интеллекта и биомедицинских систем."
"И предоставит фундаментальную возможность для обнаружения и ранней диагностики рака молочной железы, что является ключом к положительным результатам лечения."
Кроме того, ранее в New York Times был опубликован отчет о том, как "ИИ обнаружил рак молочной железы, пропущенный врачами".
В отчете говорится, что Венгрия стала основным испытательным полигоном для программного обеспечения ИИ, обнаруживающего рак, и врачи обсуждают, заменит ли эта технология их медицинскую работу.
В 2016 году Джеффри Хинтон, один из ведущих исследователей ИИ в мире, предсказал, что эта технология превзойдет навыки радиологов в течение пяти лет.
"Я думаю, если вы радиолог, вы как Вайл И. Койот из мультфильма", - сказал он The New Yorker в 2017 году.
"Вы уже на краю обрыва, но вы еще не посмотрели вниз. Внизу - пропасть, в которой не видно дна."
Слова Хинтона оказались пророческими. В твите, опубликованном Science, было исследование, показавшее, что врачи, использующие ИИ, с большей вероятностью обнаруживают рак молочной железы, чем врачи, не использующие ИИ.
Это исследование также показало, что ИИ может автоматически обрабатывать более половины сканирований, значительно снижая рабочую нагрузку на радиологов.
Продвижение исследований на рынок
Science также особо упомянул в X одного человека - доктора Конни Леман.
Конни Леман - профессор радиологии Гарвардской медицинской школы и специалист по радиологии в Массачусетской больнице общего профиля, а также соавтор основополагающей статьи, упомянутой в начале этого текста.
Она была увлечена потенциалом компьютерной диагностики (CAD) для улучшения обнаружения рака молочной железы еще в 1998 году, когда начала работать с этой технологией.