Wykorzystanie systemów opartych o sztuczną inteligencję do weryfikacji zdjęć mammograficznych pozwala na identyfikację wczesnych symptomów nowotworu piersi nawet na sześć lat przed postawieniem oficjalnej diagnozy medycznej. To przełomowe odkrycie może fundamentalnie zmienić dotychczasowe podejście do profilaktyki oraz planowania badań przesiewowych, umożliwiając lekarzom wdrożenie spersonalizowanych i znacznie szybszych działań zapobiegawczych u pacjentek z grup podwyższonego ryzyka.
Algorytmy skuteczniejsze od ludzkiego oka: szwedzkie badanie na ogromną skalę
Za unikalnym projektem badawczym stoją naukowcy ze szwedzkiego Szpitala Uniwersyteckiego Karolinska, którzy postanowili w praktyce zweryfikować realne możliwości technologiczne systemów komputerowych. Zespół pod kierownictwem dr. Fredrika Stranda przeprowadził szczegółowe testy, wykorzystując w tym celu trzy odrębne, dostępne na rynku komercyjnym systemy komputerowego wspomagania wykrywania raka piersi. Każdy z tych systemów bazuje na zaawansowanych mechanizmach sztucznej inteligencji wyspecjalizowanych w analizie obrazowej tkanek biologicznych.
Podstawą do przeprowadzenia analizy była ogromna baza danych medycznych, gromadzona przez okres aż dziesięciu lat. Badacze wzięli pod uwagę blisko 90 tysięcy zdjęć mammograficznych, które zostały wykonane u ponad 31 tysięcy pacjentek pochodzących z czterech różnych regionów Szwecji. Kluczowym elementem metodologii było porównanie wskazań algorytmów z tradycyjną ścieżką diagnostyczną: w analizowanym okresie każdy pojedynczy mammogram był niezależnie i skrupulatnie oceniany przez dwóch wykwalifikowanych lekarzy radiologów. W uwzględnionym okresie u 38,5 proc. uczestniczek objętych badaniem radiolodzy rozpoznali nowotwór.
Sześcioletnie wyprzedzenie: jak sztuczna inteligencja widzi niewidzialne
Wyniki uzyskane przez szwedzki zespół badawczy rzucają zupełnie nowe światło na możliwości, jakie niesie ze sobą cyfryzacja medycyny. Analiza wykazała jednoznacznie, że rezultaty generowane przez algorytmy sztucznej inteligencji były wyraźnie wyższe i alarmujące u tych kobiet, u których ostatecznie w późniejszych latach zdiagnozowano chorobę nowotworową. Z kolei u pacjentek, które przez cały czas trwania eksperymentu pozostały w pełni wolne od choroby, wskaźniki te utrzymywały się na stale niskim poziomie. Pokazuje to niezwykle wysoką precyzję i trafność algorytmów w różnicowaniu pacjentek zdrowych od zagrożonych.
Najbardziej spektakularnym wnioskiem płynącym z opublikowanych analiz jest fakt, że około 20 procent przypadków późniejszego raka piersi wykazywało w mammografii specyficzne oznaki, które technologia potrafiła bezbłędnie zidentyfikować już na około sześć lat przed formalnym rozpoznaniem choroby przez lekarzy. Jak podkreśla dr Fredrik Strand, autor badania opisanego na łamach prestiżowego magazynu „Radiology”, projekt ten w pełni potwierdza gigantyczny potencjał sztucznej inteligencji do wczesnego oznaczania zmian na mammogramach. Narzędzia cyfrowe dostrzegają niepokojące anomalie na etapie rozwoju strukturalnego, który dla ludzkiego oka radiologa pozostaje jeszcze całkowicie niewidoczny.
Nowa era badań przesiewowych: czas na spersonalizowaną medycynę i profilaktykę
Naukowcy przypominają, że to nie pierwszy sukces nowoczesnych technologii w walce z nowotworami: systemy sztucznej inteligencji już wcześniej pokazywały bardzo obiecujące wyniki w obszarze przewidywania tak zwanego 5-letniego ryzyka zachorowania na raka piersi. Doskonale radziły sobie również z precyzyjnym identyfikowaniem kobiet szczególnie mocno narażonych na rozwój tak zwanych nowotworów interwałowych, czyli specyficznych zmian złośliwych wykrywanych w okresach pomiędzy regularnie planowanymi i rutynowymi badaniami mammograficznymi.
Szwedzki zespół postanowił pójść o krok dalej i sprawdził potencjał technologiczny algorytmów w oznaczaniu anomalii widocznych w historii badań pacjentek nawet do dziesięciu lat wstecz. Eksperci zgodnie podkreślają, że tak wczesne i precyzyjne ostrzeżenie generowane przez systemy komputerowe niesie ze sobą nieocenioną wartość kliniczną. Może ono pomóc lekarzom w błyskawicznym zastosowaniu odpowiednich, maksymalnie dopasowanych do konkretnej osoby interwencji medycznych, takich jak chociażby wdrożenie częstszych i bardziej szczegółowych testów diagnostycznych jeszcze przed rozwinięciem się pełnoobjawowego stadium choroby.
Głównym celem zrealizowanego projektu badawczego było wzbogacenie stale rozwijającej się literatury naukowej dotyczącej praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji w rutynowych badaniach przesiewowych w kierunku raka piersi. Naukowcy wraz z dr Fredrikiem Strandem, chcieli dowieść, jak kluczową rolę technologia ta może odegrać we wcześniejszym wykrywaniu nowotworów. Ciągła i systematyczna analiza wyników generowanych przez systemy cyfrowe u osób objętych programami profilaktycznymi w czasie może dostarczyć unikalnej wiedzy o tym, jak wcześnie pojawiają się pierwsze wykrywalne zmiany w organizmie, potencjalnie umożliwiając lekarzom podjęcie skutecznej interwencji w optymalnym momencie.
