Nowy typ sztucznej inteligencji może wykryć raka piersi 5 lat przed diagnozą

Wyniki badań mogą mieć wpływ na harmonogramy mammografii W ramach tego badania naukowcy przeanalizowali 210 067 mammogramów od 81 824 pacjentów w zestawie danych obrazowania Emory BrEast (EMBED), zebranych w okresie od stycznia 2013 r. do grudnia 2020 r., przy użyciu modeli Mirai i AsymMirai. Odkryli, że ich uproszczony model głębokiego uczenia się działał niemal tak dobrze, jak zaawansowany model Mirai, w przewidywaniu ryzyka zachorowania na raka piersi w ciągu jednego do pięciu lat.

Wyniki badań podkreśliły również kliniczne znaczenie asymetrii piersi, co sugeruje, że obustronna odmienność może stać się kluczowym wskaźnikiem obrazowym ryzyka zachorowania na raka piersi w przyszłości.

Jak twierdzi Donnelly, ponieważ przewidywania AsymMirai są łatwe do zinterpretowania, narzędzie to może okazać się przydatne dla radiologów przy diagnozowaniu raka piersi i ocenie ryzyka.

„Możemy z zaskakująco dużą dokładnością przewidzieć, czy u kobiety rozwinie się rak w ciągu najbliższych 1–5 lat, opierając się wyłącznie na zlokalizowanych różnicach między tkanką lewej i prawej piersi” – wyjaśnił. „Może to mieć wpływ na opinię publiczną, ponieważ w niedalekiej przyszłości może mieć wpływ na częstotliwość wykonywania mammografii przez kobiety”.