Новые исследования оценили, как система искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения рака молочной железы от компании Google будет вести себя в реальной эксплуатации при обследовании маммограмм в британских больницах. Несмотря на то, что эта система была представлена еще в 2020 году, она до сих пор не использовалась в рутинной диагностике пациенток.

Исследование показывает, что ИИ в некоторых ситуациях может выявлять больше опухолей, чем первый врач-эксперт, и одновременно снижать количество ложноположительных результатов.

Как работает система

Система Google использует три сверточные нейронные сети, обученные на обширных базах данных маммографических снимков. Эти модели совместно создают представления изображений, идентифицируют подозрительные области и затем оценивают вероятность наличия рака.

Разработкой и тестированием занимались ученые из Имперского колледжа Лондона, Университета Суррея, Королевского фонда NHS Суррея и других центров скрининга Национальной службы здравоохранения.

Результаты тестирования

В ретроспективном исследовании, включавшем 116 000 маммографических снимков женщин в возрасте от 50 до 70 лет, система достигла чувствительности 0,541, тогда как первое человеческое оценивание показало 0,437. Это означает, что ИИ зафиксировала больше реальных случаев рака.

При этом она сохранила высокую специфичность 0,943, что лишь немного ниже 0,952 у врачей, но статистически сопоставимо.

Важным выводом стало то, что система смогла идентифицировать примерно 25% случаев, которые изначально были пропущены врачами, но позже у пациенток подтвердился рак.

В симуляции, где ИИ заменила второго оценщика при двойном чтении снимков, она показала немного лучшие результаты, чем человек, и одновременно могла снизить нагрузку на специалистов примерно на 40% благодаря более эффективной сортировке случаев.

Тест в реальной эксплуатации

В другом исследовании было проанализировано около 9 250 новых снимков из 12 британских клиник в 2023 и 2024 годах. Система ИИ работала параллельно с обычной диагностикой, но не влияла на решения врачей.

Здесь выяснилось, что ИИ значительно быстрее: оценка снимка занимала в среднем 17,7 минуты, тогда как первое человеческое оценивание требовало более двух дней.

Даже в этом тесте система сохранила более высокую чувствительность, чем первое медицинское оценивание, и сопоставимую специфичность.

Преимущества и ограничения

Результаты подтверждают, что ИИ может существенно помочь в перегрузке медицинских систем, особенно там, где не хватает радиологов и высок объем обследований.

Однако часть врачей выразила недоверие к выводам системы, что указывает на то, что ключевой проблемой является не только техническая точность, но и принятие технологии в клинической практике.

Широкий контекст

Использование искусственного интеллекта в маммографии продолжает развитие, начавшееся в 1990-х годах, когда появились первые системы компьютерной вспомогательной диагностики. Резкий прогресс произошел с появлением глубокого обучения в середине 2010-х, когда модели начали превосходить традиционные методы.

Рак молочной железы ежегодно поражает примерно 2,3 миллиона женщин во всем мире, и сотни тысяч случаев заканчиваются смертью. Поэтому ранняя диагностика остается ключевой.

deeplearning.ai/gnews.cz - GH