מודל של בינה מלאכותית (AI) בתמונה בלבד לחיזוי הסיכון של חמש שנים לסרטן שד סיפק ריבוד סיכון חזק ומדויק יותר מאשר הערכת צפיפות השד, כך עולה ממחקר חדש שיוצג בשבוע הבא במפגש השנתי של האגודה הרדיולוגית של צפון אמריקה (RSNA).
הסופרת הבכירה קונסטנס ד' להמן, MD, Ph.D., פרופסור לרדיולוגיה בבית הספר לרפואה של הרווארד בבוסטון, מסצ'וסטס, אמרה שהשיטות המסורתיות להערכת הסיכון של אישה לסרטן השד, כולל גיל, היסטוריה משפחתית, גנטיקה וצפיפות השד, אינן מספקות.
"יותר משני מיליון נשים מאובחנות עם סרטן השד מדי שנה, ולרוב זה מגיע כהלם מוחלט", אמרה. "רק 5 עד 10% ממקרי סרטן השד נחשבים תורשתיים, וצפיפות השד לבדה היא מנבא חלש מאוד לסיכון".
Clairity Breast, מודל הסיכון לסרטן שד ב-AI המאושר על ידי ה-FDA הראשון, הוכשר על 421,499 ממוגרפיות מ-27 מתקנים באירופה, דרום אמריקה וארה"ב. שימוש בממוגרפיות הן של נשים שפיתחו סרטן והן מנשים שלא פיתחו סרטן בחמש השנים שלאחר מכן, סייע למודל AI ללמוד את דפוסי הסיכון וההבדלים בסרטן. המודל כייל על מערכת בדיקה עצמאית באמצעות רשת עצבית קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור הסתברויות סיכון לחמש שנים.
המודל מסוגל לזהות שינויים ברקמת השד שהעין האנושית לא יכולה לראות. זו עבודה שרדיולוגים פשוט לא יכולים לבצע. זו משימה נפרדת מגילוי ואבחון, והיא תפתח תחום חדש לגמרי של רפואה, תוך מינוף הכוח של AI ומידע לא מנוצל בתמונה".
קונסטנס ד' להמן, MD, Ph.D., פרופסור לרדיולוגיה, בית הספר לרפואה של הרווארד
המודל יושם על קבוצת מחקר של 236,422 ממוגרפיות דו-ממדיות דו-צדדיות מחמישה אתרים בארה"ב ו-8,810 מאתר אירופי אחד. הממוגרפיה נרכשו בין 2011 ל-2017. צפיפות שד שדווחה על ידי רדיולוג (צפופה לעומת לא צפופה) ותוצאות סרטן של חמש שנים הופקו מרשומות רפואיות ומרישום גידולים, בהתאמה. סיכונים חזויים בינה מלאכותית סווגו באמצעות ספי National Comprehensive Cancer Network: ממוצע (פחות מ-1.7%), בינוני (1.7-3.0%) וגבוה (יותר מ-3.0%).
החוקרים השוו את קטגוריות הסיכון באמצעות מודלים סטטיסטיים המתייחסים לזמן המעקב והצנזור.
בהתחשב בצפיפות השד, לנשים בקבוצת AI בסיכון גבוה הייתה שכיחות סרטן גבוהה פי ארבעה מאשר לנשים בקבוצת הסיכון הממוצע (5.9% לעומת 1.3%). לעומת זאת, צפיפות השד לבדה הראתה הפרדה מתונה בלבד (3.2% עבור צפוף לעומת 2.7% עבור לא צפוף).
"תוצאות הניתוח בקנה מידה גדול זה מוכיחות שמודלים של סיכון AI מספקים ריבוד סיכון חזק ומדויק הרבה יותר לחיזוי סרטן לחמש שנים מאשר צפיפות השד בלבד", אמרה הסופרת והמגישה הראשונה כריסטיאן קוהל, MD, Ph.D., מנהלת המחלקה לאבחון ורדיולוגיה התערבותית בבית החולים האוניברסיטאי RWTH Aachen, בגרמניה. "הממצאים שלנו תומכים בשימוש בבינה מלאכותית של תמונה בלבד כהשלמה לסמנים מסורתיים התומכים בגישה אישית יותר להקרנה."
האגודה האמריקנית לסרטן ממליצה כיום לנשים בסיכון ממוצע להתחיל בדיקת סרטן שד שנתית עם ממוגרפיה בגיל 40. עם זאת, נשים מתחת לגיל 40 הן הקבוצה הצומחת ביותר המאובחנת עם סרטן שד ומחלה מתקדמת.
"ציון סיכון מבוסס תמונה בינה מלאכותית יכול לעזור לנו לזהות נשים בסיכון גבוה בצורה מדויקת יותר מאשר שיטות מסורתיות ולקבוע מי עשוי להזדקק להקרנה בגיל מוקדם יותר", אמר ד"ר להמן. "אנחנו כבר מסננים כמה נשים בשנות ה-30 לחייהן כשהן בבירור בסיכון גבוה בהתבסס על היסטוריה משפחתית או גנטיקה. בעתיד, בדיקת ממוגרפיה בגיל 30 יכולה לאפשר לנשים עם ציון סיכון גבוה מבוסס-תמונה להצטרף למסלול ההקרנה המוקדם והיעיל יותר".
חקיקת צפיפות השד שנחקקה ב-32 מדינות מחייבת את ספקי שירותי הבריאות ליידע נשים שעוברות ממוגרפיה סקר על צפיפות השד שלהן.
"היינו רוצים לראות נשים נותנות מידע על צפיפות השד שלהן וציון הסיכון שלהן מבוסס AI", אמר ד"ר ליהמן. "אנחנו יכולים לעשות טוב יותר מאשר רק להסתכל על ממוגרפיה ולומר, 'זה צפוף או לא צפוף' כדי ליידע נשים על הסיכון שלהן."
מחברים שותפים נוספים הם דיוויד מילר, מארק סקאלי, אמילי היפ, ד"ר אליזבת א. מוריס, ד"ר טוני וו. וומווג, ד"ר לורה ד. בארק, ד"ר לואי אנריקז, ד"ר JD, ופיליפ ראפי, דוקטור.
