Algoritmii de inteligenţă artificială pot îmbunătăţi calitatea generală a screeningului în cancer de sân dacă sunt utilizaţi în tandem cu evaluările radiologilor. Constatările au fost făcute în urma unei competiţii internaţionale de un an ,,Provocarea Dialogului privind mamografia digitală (DM) privind metodele şi metodele de evaluare a ingineriei inverse (DREAM)”.
Provocarea a implicat mai mult de 310.000 de mamografii de screening şi a fost condusă de reprezentanţi de la Sage Bionetworks, IBM Research, Institutul de Cercetare pentru Sănătate Kaiser Permanente din Washington şi Şcoala de Medicină a Universităţii din Washington.
„Această competiţie DREAM a permis o evaluare riguroasă a zeci de algoritmi de învăţare profundă de ultimă generaţie în două seturi de date independente”, a declarat Justin Guinney, vicepreşedintele departamentului de oncologie de la Sage Bionetworks, potrivit siteului www.aiin.healthcare.com.
Din septembrie 2016 până în noiembrie 2017, echipe din 44 de ţări au participat la provocarea DM -DREAM, folosind peste 144.000 de mamografii de screening din Statele Unite pentru a antrena şi valida algoritmii lor. Un al doilea set de date cu peste 166.000 de mamografii de screening din Suedia a servit ca o cohortă de validare independentă, astfel încât echipele să îşi poată confirma rezultatele.
În general, modelul AI cu cea mai puternică performanţă a obţinut o suprafaţă sub curba ROC (ASC) de 0,858 şi o specificitate de 66,2% cu setul de date din SUA. Lucrând cu setul de date din Suedia, ASC-ul modelului a fost de 0,903, iar specificitatea a fost de 81,2%. Atunci când a fost combinat cu evaluările efectuate de radiologii efectivi, modelul a obţinut un ASC de 0,942 şi o specificitate de 92%.
„Un algoritm de AI combinat cu evaluarea radiologului a fost asociat cu o mai mare precizie interpretativă a mamografiei în programele de screening comparativ cu interpretarea doar a radiologului”, au concluzionat autorii studiului.
