Az MI segíthet a mellrák diagnosztizálásában
Az emlőrák a második vezető rákos halálozási ok az Egyesült Államokban, de Dr. Vignesh Arasu, az emlők képalkotására szakosodott radiológus és az amerikai Kaiser Permanente kutatója szerint sok nőnek ismertek a kockázati tényezői.
Arasu ezen szeretett volna változtatni, és tisztább képet adni a betegeknek a kockázatukról.
„A hagyományos kockázati tényezők – amelyeket évtizedek óta ismerünk – közé tartozik a nő életkora, családi kórtörténete, korábbi jóindulatú biopsziák, ösztrogénterhelés és az emlő sűrűsége. Az új kockázati tényezők azonosítása segítene azonosítani azokat a nőket, akik számára előnyös lenne a több rákszűrés, azzal a céllal, hogy csökkenjen az előrehaladott emlőrák diagnózisa és az emlőrák okozta halálozás”
– mondja Arasu.
Úgy tűnik, a mesterséges intelligencia (AI) lehet a megoldás. A mesterséges intelligencia, ugyanaz a technológia, amely legutóbb a ChatGPT kapcsán került a címlapokra, kritikus segítséget nyújthat az egyén mellrák kockázatának előrejelzésében – derül ki az Arasu által vezetett új tanulmányból, amely kedden jelent meg a Radiology, az Észak-Amerikai Radiológiai Társaság (RSNA) folyóiratában.
A tanulmány több ezer mammográfiát tartalmaz, és azt jelezte, hogy az AI felülmúlhatja a Breast Cancer Surveillance Consortium néven ismert, jelenleg az emlőrák kialakulásának ötéves kockázatának előrejelzésére használt egyik standard klinikai kockázati modellt.
„Ez azt sugallja, hogy az AI önmagában vagy a jelenlegi kockázat-előrejelző modellekkel kombinálva új utat kínál a jövőbeli kockázat-előrejelzéshez”
– mondja Arasu.
A tanulmányban részt nem vevő mellrák-specialisták ígéretesnek nevezték a kutatást az egészségügyi szolgáltatók és betegeik számára.
„A mesterséges intelligencia ígéretes segítséget nyújt a radiológusoknak a finom emlőrák felismerésében, valamint potenciálisan megjelölheti azokat a betegeket, akiknél a következő évtizedben megnövekedhet az emlőrák kockázata”
– mondja Dr. Liva Andrejeva-Wright, a Yale Medicine emlőképalkotó radiológusa és a Yale School of Medicine docense.
A tanulmány egy új felhasználási lehetőséget is bemutat a mesterséges intelligencia számára.
Dr. Nina Stuzin Vincoff, a New York-i Northwell Health mellképalkotó osztályának vezetője szerint ez a mesterséges intelligencia újfajta megközelítése.
„Mindig is úgy gondoltunk rá, mint a leletek elkészítésének módjára. Ez a tanulmány most nem arról szól, hogy ott most rákot találjunk. Hanem arról szól, hogy kiderítsük, ki az, akinél nagyobb a kockázata annak, hogy a jövőben rákos megbetegedés alakul ki. Ez egy igazán érdekes és fontos módja annak, hogy a mesterséges intelligencia szerepet játsszon.”
Arasu és csapata a tanulmányhoz több mint 324 000 olyan nőt azonosítottak, akik 2016-ban a Kaiser Permanente észak-kaliforniai klinikáján mammográfiás vizsgálaton vettek részt, és nem mutattak emlőrákra utaló jeleket.
A csapat leszűkítette a résztvevők körét egy véletlenszerűen kiválasztott 13 628 fős alcsoportra, amelyet elemeztek, majd megnézték, hogy 2016 és 2021 között mely nőknél alakult ki mellrák.
„Azt találtuk, hogy 4584 nőnél diagnosztizáltak mellrákot. Ezeket a nőket összehasonlítottuk egy olyan alcsoporttal, amely 13 435 olyan nőt tartalmazott a 324 000 nőből, akiknél nem alakult ki mellrák.”
A résztvevőket 2021-ig követő kutatók öt mesterséges intelligencia algoritmust értékeltek, és pontozást generáltak nekik a 2016-os negatív mammográfiáira, melyek az emlőrák felismerésére szolgálnak, majd ezeket megfigyelve azt értékelték, hogy ugyanezek a pontszámok képesek-e megjósolni a jövőbeli rákkockázatot öt évre előre.
A kutatók a Breast Cancer Surveillance Consortium BCSC klinikai kockázati modelljét is felhasználták, hogy felmérjék az emlőrák kockázatát a 2016-os hagyományos kockázati tényezőik alapján. A Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC) egy általánosan használt modell az emlőrák kockázatának előrejelzésére. A páciensek önbevallásából és más tényezőkből, például az életkorból, a családban előforduló emlőrákról, a születési előzményekből és az emlő sűrűségéből számol ki egy kockázati pontszámot.
Vincoff szerint rengeteg olyan tényező van, amely befolyásolja, hogy valaki fokozottan ki van-e téve a rák kialakulásának kockázatának, és lehet, hogy valaki nem is ismeri ezeket. Hogy a mesterséges intelligencia segíthet ezen változtatni, arra Arasu azt mondja, megnézték, hogy az AI vagy a BCSC jobban megjósolja-e, hogy mely nőknél fog mellrákot diagnosztizálni.
„A tanulmány azt mutatja, hogy az AI kockázatértékelési modellek javíthatják azon átlagos kockázatú betegek azonosítását, akiknél nagyobb valószínűséggel alakul ki mellrák egy ötéves időintervallumon belül. Emellett a tanulmány azt sugallja, hogy a BCSC kockázatértékelési modelleknek az AI kockázatértékelési modellekkel kombinált alkalmazása az átlagos kockázatú populáción belüli lehetséges betegcsoportok fokozott azonosításához vezethet, akik számára előnyös lehet a fokozott szűrés.”
Nyitókép: Shutterstock
