Nové studie testovaly, jak by se systém umělé inteligence pro detekci rakoviny prsu od společnosti Google choval v reálném provozu při vyšetřování mamografů v britských nemocnicích. Přestože byl tento systém představen již v roce 2020, dosud nebyl rutinně nasazen pro diagnostiku pacientek.

Výzkum ukazuje, že AI může v některých situacích odhalit více nádorů než první lidský odborník a současně snížit počet falešně pozitivních nálezů.

Jak systém funguje

Google systém využívá tři konvoluční neuronové sítě, které byly natrénovány na rozsáhlých databázích mamografických snímků. Tyto modely společně vytvářejí reprezentace obrazu, identifikují podezřelé oblasti a následně vyhodnocují pravděpodobnost přítomnosti rakoviny.

Na vývoji a testování se podíleli vědci z Imperial College London, University of Surrey, Royal Surrey NHS Foundation Trust a dalších screeningových center systému National Health Service.

Výsledky testování

V retrospektivní studii, která zahrnovala 116 000 mamografických snímků žen ve věku 50 až 70 let, systém dosáhl citlivosti 0,541, zatímco první lidské hodnocení dosáhlo 0,437. To znamená, že AI zachytila více skutečných případů rakoviny.

Zároveň si zachovala vysokou specificitu 0,943, což je jen mírně méně než 0,952 u lékařů, avšak statisticky srovnatelné.

Významným zjištěním bylo, že systém dokázal identifikovat zhruba 25 % případů, které byly původně přehlédnuty lidskými lékaři, ale později se u pacientek rakovina potvrdila.

V simulaci, kde AI nahradila druhého hodnotitele v dvojitém čtení snímků, vykazovala mírně lepší výsledky než člověk a zároveň mohla snížit zátěž odborníků až o přibližně 40 % díky efektivnějšímu třídění případů.

Test v reálném provozu

V další studii bylo analyzováno přibližně 9 250 nových snímků z 12 britských klinik v letech 2023 a 2024. AI systém pracoval paralelně s běžnou diagnostikou, ale nijak neovlivňoval rozhodování lékařů.

Zde se ukázalo, že AI je výrazně rychlejší: vyhodnocení snímku trvalo v průměru 17,7 minuty, zatímco první lidské hodnocení více než dva dny.

I v tomto testu si systém udržel vyšší citlivost než první lékařské hodnocení a srovnatelnou specificitu.

Přínosy a limity

Výsledky potvrzují, že AI může významně pomoci při zátěži zdravotnických systémů, zejména tam, kde je nedostatek radiologů a vysoký počet vyšetření.

Zároveň však část lékařů vyjádřila nedůvěru k výstupům systému, což ukazuje, že klíčovým problémem není pouze technická přesnost, ale také přijetí technologie v klinické praxi.

Širší kontext

Použití umělé inteligence v mamografii navazuje na vývoj od 90. let, kdy se objevily první systémy počítačové asistované diagnostiky. Prudký rozvoj nastal až s hlubokým učením v polovině 2010s, kdy modely začaly překonávat tradiční metody.

Rakovina prsu postihuje ročně přibližně 2,3 milionu žen na celém světě a stovky tisíc případů končí úmrtím. Včasná diagnostika tak zůstává klíčová.

deeplearning.ai/gnews.cz - GH