Два года назад команда ученых из MIT представила систему глубокого обучения для прогнозирования риска рака молочной железы по маммограмме. Модель оказалась перспективной, но перед тем, как начать использовать ее в медицинской практике, нужно было улучшить алгоритм и провести масштабные клинические испытания, пишет MIT News.

Три инновации позволили разработчикам подготовить алгоритм, названный Mirai, к применению в реальных клинических условиях. Первая — это возможность оценки риска в различные периоды наблюдения пациенток у врачей. Вторая — опциональное использование факторов риска, не связанных со снимками, таких как возраст или семейная история. Третья — учет мелких отличий (например, типа аппарата для маммографии), которые могут внести неясность в клиническую картину.

Команда обучила Mirai на наборе из более 200 000 обследований и подтвердила эффективность алгоритма в испытаниях в США, Швеции и Тайване. Модель оказалась намного точнее предыдущих методов в прогнозировании вероятности рака на ближайшие пять лет и идентификации групп высокого риска: она предсказала почти в два раза больше будущих положительных диагнозов, чем требуется по нынешнему медицинскому стандарту — модели Тайер-Кузик.

Mirai одинаково точно работает с пациентами разных рас, возрастных групп, категорий плотности молочных желез и подтипов рака.

Исследователи из Австралии определили два новых показателя риска опухоли молочной железы, которые можно определить на снимке. Разработанный ими алгоритм способен революционизировать маммографический скрининг без серьезных дополнительных затрат.