Mammografia i AI – klucz do wczesnego wykrywania raka piersi i spersonalizowanych badań

Najnowsze badanie opublikowane w "JAMA Network Open" pokazuje, że sztuczna inteligencja może ocenić ryzyko rozwoju raka piersi nawet 4-6 lat przed oficjalną diagnozą. Algorytm analizował mammogramy niemal 120 tysięcy kobiet, wskazując subtelne zmiany niewidoczne gołym okiem. Wyniki dają nadzieję na lepsze, bardziej spersonalizowane badania przesiewowe i wcześniejsze działania zapobiegawcze.

Rak piersi to najczęściej diagnozowany nowotwór u kobiet, z ponad 2,3 milionami nowych przypadków na świecie w 2022 roku. Wczesne wykrywanie ma kluczowe znaczenie dla leczenia i przeżycia pacjentek. Standardową metodą są mammografie, ale ich skuteczność bywa ograniczona przez subiektywną ocenę radiologów oraz możliwość przeoczenia zmian rozwijających się między badaniami.

W niedawnym badaniu naukowcy sprawdzili, czy komercyjne narzędzie sztucznej inteligencji (AI), które pierwotnie służy do wykrywania raka piersi, może ocenić przyszłe ryzyko zachorowania na podstawie mammografii sprzed lat. Badanie objęło aż 116 495 kobiet uczestniczących w norweskim programie przesiewowym BreastScreen Norway.

Algorytm AI analizował mammogramy obu piersi, wybierając najwyższe wyniki spośród różnych projekcji. Następnie porównywał je i tworzył ocenę ryzyka od 0 do 100. Kobiety, u których później rozwinął się rak, miały już na wcześniejszych mammografiach wyższe wyniki AI — nawet 4-6 lat przed oficjalną diagnozą.

Na przykład w kolejnych rundach badań średnia wartość wyniku AI dla piersi z rakiem rosła z 19,2 do 82,7, podczas gdy u zdrowych kobiet wynosiła około 7. Różnice między piersiami także się powiększały wraz ze zbliżającą się diagnozą.

Wyniki sugerują, że AI może zidentyfikować kobiety z wyższym ryzykiem raka piersi znacznie wcześniej, co pozwoliłoby na wprowadzenie bardziej spersonalizowanych badań przesiewowych i monitorowanie. To ważne, ponieważ tradycyjne metody nie zawsze wychwytują zmiany rozwijające się między badaniami, co może prowadzić do opóźnień w diagnozie.

Autorzy badania podkreślają jednak, że AI nie diagnozuje raka z wyprzedzeniem, a jedynie wskazuje na podwyższone ryzyko na podstawie cech obrazu. Wymaga to dalszych badań, zwłaszcza w różnych populacjach i w badaniach prospektywnych, aby ustalić, jak najlepiej wykorzystać tę technologię w codziennej praktyce klinicznej.