Новости

Высокие риски поражения молочных желез - это диагностированные при биопсии поражения, которые имеют повышенный риск развития рака. Из-за этого риска хирургическое удаление часто является предпочтительным вариантом лечения. Однако многие высокорисковые поражения не представляют непосредственной угрозы для жизни пациента и могут безопасно контролироваться с последующей визуализацией, избавляя пациентов от затрат и осложнений, связанных с хирургией.

Американские ученые рассказали, что существуют различные типы поражений с высоким риском. Большинство учреждений рекомендуют хирургическое иссечение для высокорисковых поражений, таких как атипичная гиперплазия протоков, для которых риск обновления до рака составляет около 20%.

Ученые изучили использование инструмента машинного обучения для выявления высокорисковых поражений с низким риском для обновления до рака. Поскольку диагностические инструменты неточны, у врачей есть понятная тенденция переусердствовать по поводу рака молочной железы. Когда есть такая неопределенность в данных, машинное обучение - это именно тот инструмент, который необходим для улучшения обнаружения и предотвращения рака.

Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, в котором модель автоматически учится и совершенствуется на основе предыдущего опыта. Модель, разработанная исследователями, проанализировала традиционные факторы риска, такие как возраст пациентов и гистология поражения, а также несколько уникальных особенностей, включая слова, которые появляются в тексте из отчета о патологии биопсии.

Исследователи обучили эту модель группе пациентов с проверенными биопсией поражениями высокого риска, у которых была произведена операция или, по крайней мере, наблюдалась двухлетняя визуализация. Из 1006 случаев высокого риска было выявлено 115 пациентов, у которых изменения повлекли за собой рак груди.

После обучения модели машинного обучения на две трети случаев высокого риска исследователи протестировали ее на оставшихся 335 поражениях. Модель правильно предсказала 37 из 38 поражений (97%), которые преобразовались в рак. Исследователи также обнаружили, что использование модели помогло бы избежать почти одной трети доброкачественных операций.