Tumors of female reproductive systemTumors of female reproductive systemОпухоли женской репродуктивной системы1994-40981999-8627Publishing House ABV Press110210.17650/1994-4098-2023-19-2-54-60MAMMOLOGY. ORIGINAL REPORTSМАММОЛОГИЯ. ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИResults of research work Russian society of oncomammologists “The use of artificial intelligence for early detection of breast cancer”Результаты научно-исследовательской работы Российского общества онкомаммологов «Использование искусственного интеллекта для раннего выявления рака молочной железы»https://orcid.org/0000-0002-0899-0809PavlovaV. I.ПавловаВ. И.
Russian Federation

Valeriya I. Pavlova.

54 Odesskaya St., Tyumen 625023

Павлова Валерия Игоревна.

625023 Тюмень, ул. Одесская, 54

pavlova.valeria@mail.ruBelayaYu. A.БелаяЮ. А.
Russian Federation

Yuliya A. Belaya.

40 Kalinina St., Khanty-Mansiysk 628011

Белая Юлия Алексеевна.

628011 Ханты-Мансийск, ул. Калинина, 40

juliyabelaya86@gmail.comVorontsovA. Yu.ВоронцовА. Ю.
Russian Federation

11/1 Delovaya St., Nizhny Novgorod 603093

603093 Нижний Новгород, ул. Деловая, 11/1

https://orcid.org/0000-0002-5639-7321PrishchepovA. A.ПрищеповА. A.
Russian Federation

54 Odesskaya St., Tyumen 625023

625023 Тюмень, ул. Одесская, 54

KnyazevS. M.КнязевС. М.
Russian Federation

40 Kalinina St., Khanty-Mansiysk 628011

628011 Ханты-Мансийск, ул. Калинина, 40

MikhaylovA. A.МихайловА. А.
Russian Federation

11/1 Delovaya St., Nizhny Novgorod 603093

603093 Нижний Новгород, ул. Деловая, 11/1

KovalevaA. V.КовалеваА. В.
Russian Federation

40 Kalinina St., Khanty-Mansiysk 628011

628011 Ханты-Мансийск, ул. Калинина, 40

ArevshatyanE. G.АревшатянЭ. Г.
Russian Federation

11/1 Delovaya St., Nizhny Novgorod 603093

603093 Нижний Новгород, ул. Деловая, 11/1

https://orcid.org/0000-0002-0871-9453PaltuevR. M.ПалтуевР. М.
Russian Federation

68 Leningradskaya St., Pesochnyy Settlement, Saint Petersburg 197758

197758 Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68

https://orcid.org/0000-0002-7975-3165ChernayaA. V.ЧёрнаяА. В.
Russian Federation

68 Leningradskaya St., Pesochnyy Settlement, Saint Petersburg 197758

197758 Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68

ZakharovaN. A.ЗахароваН. А.
United Kingdom

Lewsey Road, Luton, LU4 0DZ

Tyumen State Medical University, Ministry of Health of the RussiaФГБОУ ВО «Тюменский государственный медицинский университет» Минздрава РоссииKhanty-Mansiysk Regional Clinical HospitalБУ ХМАО – Югра «Окружная клиническая больница»Nizhny Novgorod Regional Clinical Oncological DispensaryГБУЗ НО «Нижегородский областной клинический онкологический диспансер»N.N. Petrov National Medical Research Oncology Center, Ministry of Health of RussiaФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава РоссииLuton and Dunstable University Hospital0508202319254602106202305082023https://ojrs.abvpress.ru/ojrs/article/view/1102

Breast cancer is the most common cancer in women and one of the leading causes of death from cancer in Russia and most countries of the world. In countries with mammographic screening, there is a decrease in mortality from breast cancer. Introduction of mammographic image evaluation platforms into radiologist practice based on the work of artificial intelligence it allows not only to increase the coverage of the female population, but also to reduce the cost of screening, but it also increases the sensitivity and specificity of mammography as a method of breast cancer screening.

The article presents the results of a study on the evaluation of mammographic images in women who have passed a preventive study using an artificial intelligence program.

Within the framework of this project, mammographic images were analyzed using the service for viewing medical images “Celsus” in 8030 patients. The study assessed the age groups of 40-49 years, 50-59 years, 60 years and older. The average age of patients with suspected breast cancer was 54.8 years. Breast cancer was detected in 13 women (1.2 %), while the highest percentage of breast cancer was detected in the group with mammographic density D.

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.

breast cancermammographyartificial intelligenceрак молочной железымаммографияискусственный интеллектZakharova N.A., Semiglazov V.F., Duffy S.W. Breast cancer screening: problems and solutions. Moscow: GEOTAR-MEDIA, 2011. Pр. 65, 66. (In Russ.)Захарова Н.А., Семиглазов В.Ф., Duffy S.W. Скрининг рака молочной железы: проблемы и решения. М.: ГЭОТАР-МЕДИА, 2011. C. 65, 66.Situation with cancer care in Russia in 2021 (incidence and mortality). Ed. by A.D. Kaprin, V.V. Starinskiy, A.O. Shakhzadova. Moscow: P.A. Herzen Moscow Oncology Research Institute – a branch of the National Medical Research Center of Radiology, Ministry of Health of Russia, 2020. 239 p. (In Russ.)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.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/s41586-019-1799-6Solodskiy V.A., Kaprin A.D., Nudnov N.V. et al. Utility of artificial intelligence for assessing the risk of breast cancer on mammographic images (clinical examples). Vestnik Rossiyskogo nauchnogo tsentra rentgenoradiologii = Bulletin of the Russian Research Center of Radiology 2023;(1):25–32. (In Russ.).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.Semiglazov V.F., Semiglazov V.V. Breast cancer screening. Prakticheskaya onkologiya = Practical Oncology 2011;(2):60–5. (In Russ.).Семиглазов В.Ф., Семиглазов В.В. Скрининг рака молочной железы. Практическая онкология 2011;(2):60–5.Khaylenko V.A., Komova D.V. Oncomammology. Mocow: MEDpress-inform, 2015. P. 20–21. (In Russ.).Хайленко В.А., Комова Д.В. Онкомаммология. М.: МЕДпресс-информ, 2015. C. 20–21.Chissov V.I., Solodkin V.A., Pak D.D. et al. Breast cancer screening: history and prospects. Onkologiya. Zhurnal imeni P.A. Gertsena = P.A. Herzen Journal of Oncology 2013;(2):46, 47. (In Russ.).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.Semiglazova T.Yu., Dashyan G.A., Semiglazov V.V. Quality of life as a fundamental criterion for the efficacy of targeted therapy for metastatic НЕR2-positive breast cancer. Sovremennaya onkologiya = Current Oncology 2015;(1):19–24. (In Russ.)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.Kochergina N.V., Ivankina O.V., Zamogilnaya Ya.A. et al. The first results of remote mammographic screening of breast cancer. Rossiyskiy onkologicheskiy zhurnal = Russian Journal of Oncology 2014;(3):15–8. (In Russ.)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.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.2017.09.003Ekpo 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.2018.19.2.29Lamb 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.2020190090Seely 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.25.3770DeFrank 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.2012.01112Houssami 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-xShi 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: 10.1080/10410236.2 019.1687129Morozov S.P., Govorukhina V.G., Didenko V.V. et al. Prospects of artificial intelligence (AI) technologies in breast cancer screening. Voprosy onkologii = Problems in Oncology 2020;66(6):603–8. (In Russ.)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.“Celsus”. Mammography. Artificial intelligence to detect cancer at an early stage. Available at: https://celsus.ai/products-mammography/. (In Russ.)«Цельс». Маммография. Искусственный интеллект для выявления онкологии на ранней стадии. Доступно по: https://celsus.ai/products-mammography/.Chernaya A.V., Ulyanova R.Kh., Bagnenko S.S. et al. Dual-energy contrast-enhanced spectral mammography: an instrument of accurate cancer diagnosis with dense breast tissue. Meditsinskaya vizualizatsiya = Medical Visualization 2023;27(1):25–34. (In Russ.)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.