Радиолог, использующий AI-систему, идентифицирует рак груди с 90%-точностью

Результаты нового исследования свидетельствуют, что система на базе искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), "обученная" на наборе данных из 1 млн маммографических изображений, идентифицирует рак молочной железы с точностью около 90%, когда она сочетается с анализом, проведенным радиологом.

Под руководством исследователей из Медицинской школы Нью-Йоркского университета и Центра исследований данных Нью-Йоркского университета в ходе исследования была изучена эффективность такой системы для повышения качества диагнозов, поставленных группой из 14 радиологов при рассмотрении 720 маммографических снимков.

Информация об исследовании была опубликована в журнале IEEE Transactions on Medical Imaging.

По словам одного из авторов исследования, доктора медицинских наук, доцента кафедры радиологии Нью-Йоркского университета Кшиштофа Гераса,

Наше исследование показало, что искусственный интеллект способен выявить связанные с раком закономерности в данных, которые радиологи не способны обнаружить, и наоборот. Система обнаруживает изменения в тканях на уровне пикселей, которые невидимы для человеческого глаза, в то время как люди использовали формы мышления, недоступные искусственному интеллекту. Конечная цель нашей работы состоит в том, чтобы дополнить, а не заменить радиологов-людей.

Цель работы исследователей состояла в том, чтобы создать систему, которая помогает радиологам сократить число биопсий, необходимых для обследования пациентов. По словам д-ра Гераса, этого можно достичь только путем повышения уверенности врачей в точности оценок, проводимых при скрининговых обследованиях (например, путем уменьшения числа ложноположительных и ложноотрицательных результатов).

В этом исследовании использовался исключительно большой набор данных для создания модели искусственного интеллекта, который состоит из 229 426 цифровых маммографических обследований и 1 001 093 изображений. Большинство баз данных, использовавшихся в исследованиях на сегодняшний день, ограничивается 10 000 изображений или менее. При этом исследователи спроектировали модель таким образом, чтобы сначала рассмотреть очень маленькие участки изображения с полным разрешением отдельно для создания тепловой карты, статистической картины вероятности заболевания. Затем программа рассматривает всю молочную железу на предмет структурных особенностей, связанных с раком, обращая более пристальное внимание на области, отмеченные на тепловой карте пиксельного уровня.