AI sustav točnošću nadmašio patologe u razlikovanju atipije stanica od duktalnog karcinoma dojke

Sustav je nadmašio liječnike u jednom posebno teškom dijagnostičkom području; razlikovanje DCIS-a od atipije dojke. Ovo je područje najveći izazov u dijagnostici karcinoma dojke. Sustav je pokazao točnost od 0.88-0.89 poena, dok su se rezultati patologa kretali oko 0.70 poena.

AUTOR: Interesting Engineering
OBJAVLJENO: 13.08.19 u 12:29
http://bit.ly/2GYyJuf
Iako su patolozi nedvojbeno točni i dobri u svom poslu i prilikom otkrivanja raka dojke, pomoć je uvijek korisna. Znanstvenici s UCLA razvili su novi sustav umjetne inteligencije koji pomaže u čitanju biopsija. "Ključno je postaviti točnu dijagnozu od početka kako bismo pacijente mogli liječiti najučinkovitijim metodama", rekla je Joann Elmore, jedna od autorica ovog istraživanja i profesorica medicine na Medicinskom fakultetu Davif Geffen na UCLA.

Ovakvo istraživanje bilo je potrebno zbog toga što se patolozi često ne slažu kada su u pitanju rezultati biopsija dojke, pokazalo je drugo istraživanje provedeno 2015. godine. Ono je također otkrilo da se pogreške u prosjeku događaju kod jedne na šest žena kojima je dijagnosticiran duktalni karcinom in situ, a pogrešne dijagnoze daju se u skoro pola slučajeva analize biopsija kod atipije stanica dojke.

U pitanju su značajne greške, a razlog pogrešnim interpretacijama rezultata je to što je biopsije dojke jako teško ispravno pročitati.

"Medicinske slike biopsija tkiva dojke sadrže jako puno složenih podataka pa može doći do vrlo subjektivnog tumačenja", objasnila je Elmore. "Razlikovanje atipije stanica dojke od duktalnog karcinoma in situ je vrlo važno, ali je istovremeno i vrlo izazovno. Liječnici se ponekad ne slažu čak ni sa svojim prethodnim dijagnozama kada im se pokaže isti slučaj godinu dana kasnije".

Da bi pronašli dosljedniju metodu dijagnosticiranja, znanstvenici su pretpostavili da bi sustav umjetne inteligencije mogao pomoći korištenjem velikog skupa podataka. U skladu s tim, u sustav su unijeli 240 slika biopsija dojke i uvježbali ga da prepoznaje obrasce povezane s različitim lezijama na dojci, piše Interesting Engineering.

Zatim su usporedili rezultate sustava umjetne inteligencije s neovisnim dijagnozama koje je postavilo 87 američkih patologa. Program je bio gotovo jednako dobar kao i liječnici u razlikovanju slučajeva karcinoma od slučajeva gdje u pitanju nisu bili karcinomi.

Međutim, sustav je nadmašio ljudske liječnike u jednom posebno teškom dijagnostičkom području; razlikovanje DCIS-a od atipije stanica dojke. Ovo je područje najveći izazov u dijagnostici karcinoma dojke. Sustav je pokazao točnost od 0.88-0.89 poena, dok su se rezultati patologa kretali oko 0.70 poena.

"Ovo su zaista ohrabrujući rezultati", rekla je Elmore. "Postoji niska točnost kod patologa kada je u pitanju dijagnoza atipije i duktalnog karcinoma in situ, a ovaj automatizirani pristup pomoću sustava umjetne inteligencije zaista obećava".

Istraživanje je objavljeno u časopisu JAMA Network Open.


Prevela: Ružica Ereš