Anticiparea cu inteligență artificială a apariției viitoare a cancerului de sân

Radilogy a publicat la 17 decembrie 2019 un studiu potrivit căruia un model de învățare profundă (deep learning), forma recent foarte discutată de inteligență artificială, putea anticipa cu acuratețe mai mare decât modelele bazate pe densitate femeile cu risc de cancer de sân ulterior. Dr. Karin Dembrower și colegii de la Institutul Karolinska din Stockholm au dezvoltat un scor de risc asociat cancerului viitor și l-au comparat retrospectiv cu modelele de densitate. Dezvoltarea se baza pe cazuri diagnosticate între 2008 și 2012; pentru fiecare femeie, la cea mai timpurie imagine digitală de mamografie disponibilă, au fost calculate scorul de risc prin învățare profundă, aria densă și procentul de densitate.

Învățarea profundă folosește algoritmi creați de oameni pentru colectarea, ordonarea și analiza datelor masive. Volume mari de date (big data) alimentează o rețea neuronală artificială (algoritmi modelați după funcționarea creierului uman), apoi sunt interpretate. Programatorii nu spun mașinii ce să facă cu datele; ea le analizează și decide pe baza învățării. De obicei, mai multe date înseamnă decizii mai corecte. Au fost evaluate 2.283 de femei, dintre care 278 diagnosticate ulterior cu cancer. Față de cele fără cancer, acestea aveau la mamografie vârstă mai mare (mediană 55,7 versus 54,6 ani), arie densă mai mare (mediană 38,2 versus 34,2 cm²) și procent de densitate mai mare (mediană 25,6% versus 24.0 la sută).

• Subiect asociat: Ce este sânul dens? De ce este riscul de cancer mai mare? Față de aria și procentul de densitate, scorul de risc ajustat pentru vârstă oferea rezultate mai exacte. Rata fals negativă (rezultat benign eronat când realitatea este cancer) era mai mică pentru scorul ajustat, diferența fiind maximă în cancerele mai agresive. În general, modelul de învățare profundă, bazat pe rețele neuronale artificiale, era mai bun decât predicția după densitate. În concluzie, este considerat acum sigur că sistemele de sprijin decizional cu acești algoritmi, antrenați mai ales în competiție cu experții umani, vor avea curând – estimativ în 10 ani – rol important în diagnosticul și evaluarea riscului de cancer.