Исследователи из Великобритании с помощью методов стандартизированной оценки провели сравнение эффективности интерпретации скрининговых маммограмм врачами-специалистами и одной из коммерчески доступных программ искусственного интеллекта (ИИ). Результаты исследования опубликованы в журнале Radiology.
Не все виды рака молочной железы поддаются обнаружению с помощью скрининговой маммографии. Некорректная интерпретация результатов и выявление ложноположительных результатов становятся причиной назначения ненужных процедур визуализации и биопсии. Повышение чувствительности и специфичности скрининговой маммографии достигается в том числе за счет интерпретации результатов каждой маммографии двумя специалистами.
По мнению исследователей, такая практика позволяет повысить частоту выявления злокачественных опухолей на 6‒15% и обеспечивает низкий процент повторных обследований. Однако в условиях нехватки специалистов возникает проблема трудоемкости и невыполнимости данного подхода.
Исследователи изучили два набора данных (120 скрининговых маммограмм), оценку которых выполняли врачи-специалисты в программе PERFORMS и искусственный интеллект. Проведено сравнение результатов интерпретации, выполненной ИИ и 552 врачами.
По всем 120 маммограммам разницы в эффективности выявления рака молочной железы человеком и ИИ не наблюдалось. Средняя чувствительность и специфичность при оценке маммограмм врачами составляли 90 и 76 % соответственно. ИИ продемонстрировал аналогичные показатели чувствительности (91%) и специфичности (77%) интерпретации.