Podle nové studie představené příští týden na výročním zasedání Severoamerické radiologické společnosti (RSNA) model umělé inteligence (AI) využívající pouze obraz pro předpovídání pětiletého rizika rakoviny prsu poskytl silnější a přesnější stratifikaci rizika než hodnocení hustoty prsu.
Hlavní autorka Constance D. Lehman, MD, Ph.D., profesorka radiologie na Harvard Medical School v Bostonu, Massachusetts, uvedli, že tradiční metody hodnocení rizika rakoviny prsu u ženy, včetně věku, rodinné anamnézy, genetiky a hustoty prsou, jsou nedostatečné.
„Přes dva miliony žen diagnostikována rakovina prsu ročně a pro většinu je to naprostý šok,“ řekla. „Pouze 5 až 10 % případů rakoviny prsu je považováno za dědičné a samotná hustota prsu je velmi slabým prediktorem rizika.“
Clairity Breast, první model rizika rakoviny prsu AI autorizovaný FDA pouze pro snímky, byl trénován na 421 499 mamografech z 27 zařízení v Evropě, Jižní Americe a USA. Použití mamografů jak od žen, u kterých se rozvinula rakovina, tak u žen, u kterých se rakovina nerozvinula během následujících pěti let, pomohlo modelu AI naučit se vzorce a rozdíly v prsní tkáni, které předpovídají riziko rakoviny. Model byl kalibrován na nezávislé testovací sadě pomocí hluboké konvoluční neuronové sítě pro generování pětiletých pravděpodobností rizika.
Model je schopen detekovat změny v prsní tkáni, které lidské oko nevidí. To je práce, kterou radiologové prostě nemohou vykonávat. Je to samostatný úkol od detekce a diagnostiky a otevře zcela nové pole medicíny, využívající sílu umělé inteligence a nevyužité informace v obraze.“
Constance D. Lehman, MD, Ph.D., profesorka radiologie, Harvard Medical School
Model byl aplikován na studijní skupinu 236 422 bilaterálních 2D screeningových mamografů z pěti míst v USA a 8 810 z jednoho evropského pracoviště. Mamografy byly pořízeny v letech 2011 až 2017. Radiologem hlášená hustota prsu (hustá versus nehustá) a pětileté výsledky rakoviny byly extrahovány z lékařských záznamů a nádorových registrů, v tomto pořadí. Rizika předpokládaná AI byla kategorizována pomocí prahů National Comprehensive Cancer Network: průměrná (méně než 1,7 %), střední (1,7–3,0 %) a vysoká (vyšší než 3,0 %).
Výzkumníci porovnávali rizikové kategorie pomocí statistických modelů, které zohledňují dobu sledování a cenzuru.
S ohledem na hustotu prsů měly ženy ve skupině s vysokým rizikem AI více než čtyřnásobně vyšší výskyt rakoviny než ženy ve skupině s průměrným rizikem (5,9 % vs. 1,3 %). Naproti tomu hustota prsů samotná vykazovala pouze mírnou separaci (3,2 % u hustých vs. 2,7 % u nehustých).
„Výsledky této rozsáhlé analýzy ukazují, že rizikové modely AI poskytují mnohem silnější a přesnější stratifikaci rizika pro pětiletou předpověď rakoviny než samotná hustota prsu,“ řekla první autorka a moderátorka Christiane Kuhl, MD, Ph.D., ředitelka oddělení diagnostické a intervenční radiologie ve Fakultní nemocnici RWTH Aachen v Německu. „Naše zjištění podporují použití pouze obrazové umělé inteligence jako doplňku k tradičním markerům podporujícím personalizovanější přístup ke screeningu.“
American Cancer Society v současné době doporučuje, aby ženy s průměrným rizikem měly možnost začít každoročně screening rakoviny prsu s mamografií ve věku 40 let. Ženy do 40 let jsou však nejrychleji rostoucí skupinou s diagnózou rakoviny prsu a pokročilého onemocnění.
„Rizikové skóre založené na obrazu AI nám může pomoci identifikovat vysoce rizikové ženy přesněji než tradiční metody a určit, kdo může potřebovat screening v dřívějším věku,“ řekl Dr. Lehman. „Už provádíme screening některých žen ve věku 30 let, kdy jsou jasně vystaveny vysokému riziku na základě rodinné anamnézy nebo genetiky. V budoucnu by základní mamograf ve 30 letech mohl umožnit ženám s vysokým rizikovým skóre založeným na obraze, aby se zapojily do dřívější, efektivnější cesty screeningu.“
Legislativa o hustotě prsů přijatá ve 32 státech vyžaduje, aby poskytovatelé zdravotní péče informovali ženy podstupující screeningové mamografie o hustotě prsů.
„Chtěli bychom vidět ženy, které dostaly informace o hustotě jejich prsou a jejich skóre rizika na základě obrazu AI,“ řekl Dr. Lehman. „Můžeme udělat lépe, než se jen dívat na mamograf a říkat: ‚Je to husté nebo nehusté‘, abychom informovali ženy o jejich riziku.“
Dalšími spoluautory jsou David Miller, Mark Scully, Emily Hipp, Elizabeth A. Morris, MD, Toni W. Vomweg, MD, Lora D. Barke, DO, Louie Enriquez, MD, JD, a Philippe Raffy, Ph.D.
