VEŠTAČKA INTELIGENCIJA SPASAVA ŽIVOTE: Novi AI model predviđa rizik od raka dojke 5 godina ranije!

Istraživači su razvili novi, interpretabilni model za predviđanje petogodišnjeg rizika od raka dojke na osnovu mamograma, prema novoj studiji objavljenoj u časopisu Radiology.

Jedna od osam žena, odnosno približno 13% ženskog stanovništva u SAD-u, razvija invazivni rak dojke tokom života, a jedna od 39 žena (3%) će umreti od ove bolesti, prema podacima Američkog društva za rak. Redovno zakazivanje mamograma može značajno smanjiti rizik od smrti od raka dojke. Međutim, još uvek nije jasno kako precizno predvideti kroz samo skrining koje će žene razviti rak dojke.

Mirai, najmoderniji algoritam zasnovan na dubokom učenju, pokazao je efikasnost kao alat za predviđanje raka dojke, ali zbog toga što se malo zna o njegovom procesu donošenja odluka, postoji potencijal za prekomerno oslanjanje radiologa na njega i pogrešne dijagnoze.

„Mirai je crna kutija—vrlo velika i složena neuronska mreža, slična po konstrukciji ChatGPT-u—i niko nije znao kako donosi svoje odluke“, rekao je glavni autor studije, Jon Donnelly, BS, doktorand na Odeljenju za računarske nauke na Univerzitetu Duke u Durhemu, NC. „Razvili smo interpretabilnu metodu veštačke inteligencije koja nam omogućava da predvidimo rak dojke iz mamograma 1 do 5 godina unapred. AsymMirai je mnogo jednostavniji i lakši za razumevanje od Mirai-a.“

Za ovu studiju, Donnelly i kolege su uporedili njihov novorazvijeni model dubokog učenja zasnovan na mamogramima pod nazivom AsymMirai sa predviđanjima rizika od raka dojke za 1 do 5 godina koja je dao Mirai. AsymMirai je zasnovan na „prednjem delu“ dubokog učenja Mirai-a, dok je ostatak složene metode zamenjen interpretabilnim modulom: lokalnom bilateralnom disimilnošću.

PROČITAJTE VIŠE:

„Prethodno su se razlike između levog i desnog tkiva dojke koristile samo za pomoć u otkrivanju raka, a ne za predviđanje u napred“, rekao je Donnelly. „Otkrili smo da Mirai koristi upoređivanja između levog i desnog dela, zbog čega smo mogli da dizajniramo znatno jednostavniju mrežu koja takođe vrši upoređivanja između strana.“

Nalazi mogu uticati na učestalost mamograma

Za studiju, istraživači su uporedili 210.067 mamograma od 81.824 pacijentkinje iz EMory BrEast Imaging Dataset-a (EMBED) od januara 2013. do decembra 2020. godine koristeći i Mirai i AsymMirai modele. Istraživači su otkrili da njihov pojednostavljeni model dubokog učenja daje gotovo jednako dobre rezultate kao Mirai za predviđanje rizika od raka dojke za 1 do 5 godina.

Rezultati su takođe podržali kliničku važnost asimetrije dojki i, kao rezultat toga, naglašavaju potencijal bilateralne disimilnosti kao budućeg markera za procenu rizika od raka dojke.

Zato što je rezonovanje iza predviđanja AsymMirai-a lako za razumevanje, može biti vredan dodatak ljudskim radiolozima u dijagnozi raka dojke i predviđanju rizika, rekao je Donnelly.

„Možemo, sa iznenađujuće velikom preciznošću, predvideti da li će žena razviti rak u narednih 1 do 5 godina samo na osnovu lokalizovanih razlika između njenog levog i desnog tkiva dojke“, rekao je on. „Ovo bi moglo imati javni uticaj, jer bi u budućnosti moglo uticati na to kako često žene budu dobijale mamografe.“