Результаты научно-исследовательской работы Российского общества онкомаммологов «Использование искусственного интеллекта для раннего выявления рака молочной железы»

Рак молочной железы (РМЖ) является основной онкологической патологией среди женщин и одной из ведущих причин смертности от онкологических заболеваний в России и большинстве стран мира. В странах с маммографическим скринингом отмечается снижение смертности от РМЖ. Внедрение в практику рентгенолога платформ оценки маммографических изображений, основанных на работе искусственного интеллекта, позволяет не только увеличить охват женского населения, снизить затраты на проведение скрининга, но и повысить чувствительность и специфичность маммографии как метода скрининга РМЖ.

В статье приведены результаты исследования по оценке маммографических снимков у женщин, прошедших профилактическое исследование с использованием программы искусственного интеллекта.

В рамках настоящего проекта у 8030 пациенток были проанализированы маммографические снимки с помощью сервиса для просмотра медицинских изображений «Цельс». В исследовании проведена оценка по возрастным группам 40-49 лет, 50-59 лет, 60 лет и старше. средний возраст пациенток с подозрением на РМЖ составил 54,8 года. РМЖ выявлен у 13 (1,2 %) женщин, при этом наибольшая доля РМЖ была выявлена в группе с маммографической плотностью D.

1. Захарова Н.А., Семиглазов В.Ф., Duffy S.W. Скрининг рака молочной железы: проблемы и решения. М.: ГЭОТАР-МЕДИА, 2011. C. 65, 66.

2. Злокачественные новообразования в России в 2021 г. (заболеваемость и смертность). Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. М.: Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» Минздрава России, 2022. 252 с.

3. McKinney S.M., Sieniek M., Godbole V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature 2020;577: 7788. DOI: 10.1038/s41586-019-1799-6

4. Солодский В.А., Каприн А.Д., Нуднов Н.В. и др. Возможности искусственного интеллекта в оценке риска рака молочной железы на маммографических изображениях (клинические примеры). Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии 2023;(1):25–32.

5. Семиглазов В.Ф., Семиглазов В.В. Скрининг рака молочной железы. Практическая онкология 2011;(2):60–5.

6. Хайленко В.А., Комова Д.В. Онкомаммология. М.: МЕДпресс-информ, 2015. C. 20–21.

7. Чиссов В.И., Солодкин В.А., Пак Д.Д. и др. Скрининг рака молочной железы: история и перспективы. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена 2013;(2):46, 47.

8. Семиглазова Т.Ю., Дашян Г.А., Семиглазов В.В. Качество жизни – принципиальный критерий эффективности таргетной терапии метастатического НЕR2-положительного рака молочной железы. Современная онкология 2015;(1):19–24.

9. Кочергина Н.В., Иванкина О.В., Замогильная Я.А. и др. Первые результаты дистанционного маммографического скрининга рака молочной железы. Российский онкологический журнал 2014;(3):15–8.

10. Houssami N., Lee C.I., Buist D.S.M. Artificial intelligence for breast cancer screening: Opportunity or hype? Breast 2017;(36):31–3. DOI: 10.1016/j.breast.2017.09.003

11. Ekpo E.U., Alakhras M., Brennan P. Errors in mammography cannot be solved through technology alone. Asian Pac J Cancer Prev 2018;19(2):291–301. DOI: 10.22034/APJCP.2018.19.2.29

12. Lamb L.R., Mohallem Fonseca M., Verma R., Seely J.M. Missed breast cancer: effects of subconscious bias and lesion characteristics. Radiographics 2020;40(4):941–60. DOI: 10.1148/rg.2020190090

13. Seely J.M., Alhassan T. Screening for breast cancer in 2018 – what should we be doing today? Curr Oncol 2018;25(1):115–24. DOI: 10.3747/co.25.3770

14. DeFrank J.T., Rimer B.K., Bowling J.M. et al. Influence of false-positive mammography results on subsequent screening: do physician recommendations buffer negative effects. J Med Screen 2012;19(1):35–41. DOI: 10.1258/jms.2012.01112

15. Houssami N., Hunter K. The epidemiology, radiology and biological characteristics of interval breast cancers in population mammography screening. NPJ Breast Cancer 2017;3(12). DOI: 10.1038/s41523-017-0014-x

16. Shi W., Nagler R.H., Fowler E.F. et al. Predictors of women’s awareness of the benefits and harms of mammography screening and associations with confusion, ambivalence, and information seeking. Health Commun 2019:1–12. DOI: 10.1080/10410236.2 019.1687129

17. Морозов С.П., Говорухина В.Г., Диденко В.В. и др. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в скрининге рака молочной железы. Вопросы онкологии 2020;66(6):603–8.

18. «Цельс». Маммография. Искусственный интеллект для выявления онкологии на ранней стадии. Доступно по: https://celsus.ai/products-mammography/.

19. Чёрная А.В., Ульянова Р.Х., Багненко С.С. и др. Контрастная спектральная двухэнергетическая маммография – инструмент точной диагностики онкопатологии на фоне плотной ткани молочной железы. Медицинская визуализация 2023;27(1):25–34.