Dosadašnji sistemi skrininga imaju jedan zajednički nedostatak,otkrivaju rak tek kada se on već formirao. Tim naučnika sa Masačusetskog instituta za tehnologiju (MIT) i Bolnice Masačusets Dženeral (MGH) razvio je veštačku inteligenciju pod nazivom Mirai, koja tu logiku okreće naglavačke,analizom standardnog mamograma sistem prepoznaje suptilne znake, nevidljive ljudskom oku, koji ukazuju da će se rak razviti i pre nego što do toga zaista dođe.
Kako je model treniran
Mirai je proizvod treniran na skupu podataka od preko 200.000 mamografskih snimaka Bolnice Masačusets Dženeral,tačnije na 210.819 mamograma od 56.786 pacijentkinja. Za svaki snimak istraživači su znali i ishod ,da li je pacijentkinja u narednih pet godina obolela od raka dojke,što je omogućilo sistemu da uči da prepoznaje rane, jedva primetne obrasce koji prethode oboljenju.
Za razliku od tradicionalnih alata za procenu rizika, poput dugogodišnjeg standarda Tyrer-Cuzick, koji se oslanjaju uglavnom na statističke faktore (godine, porodičnu istoriju, hormonski status), Mirai prvenstveno analizira sam mamogram, a ako podaci o faktorima rizika nisu dostupni, model ih može proceniti i direktno iz snimka.
Duplo bolji od dosadašnjeg standarda
U validaciji objavljenoj u časopisu Science Translational Medicine, Mirai je testiran na skupovima podataka iz SAD, Švedske i Tajvana i pokazao je znatno veću preciznost od Tyrer-Cuzick modela, identifikujući gotovo dva puta više budućih dijagnoza raka na test skupu Bolnice Masačusets Dženeral. Kasnija, šira validacija na sedam bolnica širom sveta – u SAD, Izraelu, Švedskoj, Tajvanu i Brazilu – obuhvatila je 128.793 mamograma od 62.185 pacijentkinja, od kojih je kod 3.815 u naredne tri do pet godina dijagnostikovan rak, a model je na različitim lokacijama postigao indekse podudarnosti (C-index) između 0,75 i 0,84,što se u statistici predviđanja rizika smatra vrlo solidnim rezultatom.
Prema podacima MIT-ovog Jameel Clinic-a,model je do sada validiran na oko dva miliona mamografskih snimaka u 48 bolnica u 22 zemlje, čime je pokazao da funkcioniše pouzdano i van okruženja u kom je prvobitno razvijen – uključujući i različite proizvođače mamografske opreme.
Podjednako pouzdan za sve pacijentkinje
Jedan od ključnih problema ranijih modela za procenu rizika bio je taj što su lošije funkcionisali kod pripadnica rasnih manjina, usled čega su njihovi rizici često bili potcenjeni. Istraživači ističu da je Mirai podjednako precizan i kod belih i kod crnih pacijentkinja, što je posebno važno s obzirom na to da je verovatnoća da crnkinje umru od raka dojke za 43 odsto veća. Dalje studije pokazale su da model zadržava pouzdanost i kod žena različite gustine tkiva dojke i različitih starosnih grupa, uključujući i naknadnu validaciju u populacijama poput meksičkih pacijentkinja.
Šta ovo znači za budućnost skrininga
Kreatori modela naglašavaju da bi sistem poput Miraija mogao da omogući personalizovan pristup skriningu,umesto univerzalnog rasporeda kontrola za sve žene, pacijentkinje sa visokim rizikom mogle bi ranije i češće da se upućuju na dodatne preglede, poput magnetne rezonance, dok bi one sa niskim rizikom mogle ređe da se izlažu nepotrebnim snimanjima.
Mirai je trenutno implementiran u Bolnici Masačusets Dženeral, a koristi se u okviru istraživanja u više od 100 bolnica širom Severne Amerike i Azije, iako još uvek nije deo rutinske kliničke prakse u američkom zdravstvenom sistemu. Istraživači u saradnji sa bolnicama poput UCSF trenutno sprovode randomizovana klinička ispitivanja kako bi utvrdili da li rana identifikacija rizika zaista dovodi i do boljih ishoda lečenja, a ne samo do ranijeg otkrivanja bolesti.
Ukoliko dalja klinička ispitivanja potvrde dosadašnje rezultate, stručnjaci veruju da bi alati poput Miraija mogli da preoblikuju čitav model prevencije raka dojke,sa reaktivnog, usmerenog na otkrivanje već postojećih tumora, na proaktivan, usmeren na predviđanje ko je u riziku i pre nego što se bolest uopšte razvije.
Komentari (0)