Kuigi patoloogid teevad rinnavähi määramisel üldiselt head tööd, pole kahtlust, et abi on alati kasulik. Sellisena on UCLA teadlased välja töötanud uudse tehisintellekti süsteemi, mis aitab biopsiaid lugeda.
SEOTUD: AI TUVASTAB RINNAVÄHKI PAREMAST KESKMISEST RADIOLOGIST
"Kriitiline on õige diagnoosi saamine algusest peale, et saaksime patsiente suunata kõige tõhusamate ravimeetodite juurde," ütles UCLA uuringu vanemautor ja meditsiiniprofessor dr Joann Elmore.
Diagnostilised vead
Miks peaks sellist uuringut vaja olema? Noh, sest Elmore'i juhitud 2015. aasta uuringu kohaselt ei ole patoloogid sageli rinnanäärme biopsiate tulemuste osas eriarvamusel. Lisaks on uuringud leidnud, et vigu esines umbes ühel kuuest naisest, kellel diagnoositi ductal kartsinoom in situ (DCIS), ja valed diagnoosid pandi umbes poolele rinna atüüpia biopsiajuhtumitest.
Need on üsna olulised vead. Nende väärarusaamade põhjus on see, et rindade biopsiaid on teadaolevalt raske täpselt lugeda.
"Rindade biopsiate meditsiinilised pildid sisaldavad palju keerukaid andmeid ja nende tõlgendamine võib olla väga subjektiivne," ütles Elmore, kes on ka UCLA Jonssoni üldise vähikeskuse teadlane. "Rinna atüüpia eristamine ductal kartsinoomist in situ on kliiniliselt oluline, kuid patoloogide jaoks väga keeruline. Mõnikord ei nõustu arstid isegi oma eelmise diagnoosiga, kui neile aasta hiljem sama juhtumit näidatakse."
Järjepidevama näitude diagnoosimise meetodi leidmiseks nägid teadlased ette, et tehisintellekt võib aidata, kui tugineda suurele andmekogumile. Sellisena toitsid nad arvutisüsteemi 240 rinnanäärme biopsiapilti ja koolitasid seda ära tundma mitmesuguste rinnakahjustustega seotud mustreid.
Seejärel võrdlesid nad selle tulemusi 87 praktiseeriva USA patoloogi tehtud sõltumatute diagnoosidega. Muljetavaldavalt toimis programm peaaegu sama hästi kui arstid vähi eristamisel vähivähi juhtudest.
DCIS-i eristamine atüüpiast
Kuid see ületas inimarste ühes konkreetses keerulises piirkonnas; DCISi eristamine atüüpiast. Seda piirkonda peetakse rinnavähi diagnoosimisel suurimaks väljakutseks. Süsteemi tundlikkus oli vahemikus 0,88–0,89, samas kui patoloogide keskmine tundlikkus oli vaid 0,70.
"Need tulemused on väga julgustavad," ütles Elmore. "USA-s on praktiseerivate patoloogide seas ebatäpsus atüüpia ja ductal kartsinoomi diagnoosimisel kohapeal ning arvutipõhine automatiseeritud lähenemine näitab suurt lubadust."
Uuring on avaldatud aastal JAMA võrk on avatud.