Rak dojke jedan je od najčešćih karcinoma kod žena. Samo tokom prošle godine postavljeno je više od dva miliona novih dijagnoza.
Redovan skrining je od vitalne važnosti za otkrivanje prvih znakova bolesti kod pacijenata koji nemaju očigledne simptome.
U Velikoj Britaniji se ženama starijim od 50 godina savetuje da rade mamografsko snimanje na svake tri godine, a rezultate analiziraju dva nezavisna stručnjaka. Ali, tumačenje snimaka ostavlja prostora za greške. Dešava se da se kod zdravih pacijenata posumnja na rak ili pak, da se na vrijeme ne uoče promjene koje upućuju na bolest. Zato su istraživači "Gugl helta" unijeli u kompjuterski program vještačke inteligencije za otkrivanje raka dojke više hiljada snimaka žena iz Velike Britanije i Sjedinjenih Država.
Sve snimke su već pregledali onkolozi, ali za razliku od kliničkog okruženja, u program nije unošena kompletna anamneza pacijenta koja bi mogla da utiče na postavljanje dijagnoze.
Istraživački tim je utvrdio da njihov AI model može da utvrdi rak dojke sa snimaka sa sličnim nivoom preciznosti kao radiolozi. Nadalje, AI je pokazao mnogo manji procenat pogrešnih dijagnoza koji se u Americi kreću oko 5,7 odsto, odnosno 1,2 u Velikoj Britaniji.
"Što se ranije otkrije rak dojke, to je, naravno, bolje za pacijenta. O ovoj tehnologiji razmišljamo kao o načinu da pomognemo stručnjacima ili pacijentima, da na kraju, budu postavljene što preciznije dijagnoze", kaže za AFP Dominik King iz Velike Britanije, rukovodilac "Gugl helta".
Računar daje 'drugo mišljenje'
U Velikoj Britaniji snimke tumače dva radiologa, što je neophodan, ali naporan proces.
Tim iz "Gugl helta" je sproveo eksperimente, poredeći dijagnoze računara sa odlukom prvog čitača mamografskih snimaka. Ako bi se dijagnoze poklopile, ti slučajevi su označavani kao riješeni.
Ukoliko bi dijagnoze bile različite, onda su poređeni sa odlukom drugog radiologa.
Studija koju su sproveli King i njegov tim, objavljena u časopisu "Nejčer", pokazala je da se korišćenjem kompjuterskog programa za potvrđivanje dijagnoze jednog radiologa, može uštedjeti do 88 odsto radnog opterećenja drugog ljekara.
Ken Jang, ljekar koji vodi arhivu mamografskih snimaka u istraživačkim projektima raka u Velikoj Britaniji, doprinio je ovom istraživanju. Naglašava da je ovaj program jedinstven po tome što su u njega unijeti svi naknadni podaci do kojih se došlo u kliničkoj praksi od skoro 30.000 pacijenata.
"Imamo uzorak koji je reprezentativan za sve žene koje dolaze na mamografske skrininge. To uključuje netipične i jedinstvene slučajeve, veoma teške slučajeve i sve ostale koji su prošli kroz kliničku praksu", dodao je Jang.
Tim naglašava da su potrebna dodatna istraživanja, ali da se nadaju kako će tehnologija jednog dana sigurno moći da se koristi kao 'drugo mišljenje' prilikom postavljanja dijagnoze raka dojke.