Рентгенологи часто сравнивают результаты текущей и предыдущей маммографии, чтобы увидеть изменения в структуре молочных желез в динамике. Например, когда подозрительное новообразование растет и меняется в плотности, то врачи могут предположить наличие злокачественной опухоли. Когда подобных изменений не происходит, то специалисты обычно склонны исключать рак. Эти закономерности использовала команда из Нью-Йоркского университета при разработке нового алгоритма, уточняющего диагноз.

Для обучения алгоритма команда использовала данные от более чем 43 тысяч пациенток. Их снимки были выполнены с некоторыми временными интервалами и представлены как минимум в одной проекции, а у некоторых участниц также была ранее выполнена биопсия, пишет VenureBeat.

Авторы отметили, что наибольший эффект был достигнут в отделении злокачественных опухолей от доброкачественных.

Новый алгоритм фокусировался на областях сканирования со значительными изменениями, которые обычно указывают на рак и не характерны для доброкачественных новообразований, объяснили ученые.

ИИ предсказывал наличие опухоли с вероятностью 0,97 по показателям AUC (областям под кривой) по сравнению с базовым прогнозом, составляющим 0,73, уточнили ученые. Такие показатели характеризуют перспективность нового подхода для прогнозирования типа новообразования. Других подробностей и сроков внедрения ИИ в медицинскую практику пока не сообщается.

Инструменты искусственного интеллекта все чаще совершенствуют существующие методы диагностики. Так, другой ИИ определяет острую почечную недостаточность на два дня раньше, чем это делает врач.