נשים עם בדיקות ממוגרפיה חריגות צריכות לעתים קרובות לחכות שבועות כדי לגלות אם יש להן סרטן שד.
כעת, חוקרים מאוניברסיטת סן פרנסיסקו ואוניברסיטת ברקלי מצאו דרך לעזור להפחית את ההמתנה והדאגה על ידי שימוש בבינה מלאכותית כדי לזהות במהירות את אלו שיש להם את הסיכוי הגבוה ביותר לחלות במחלה. על ידי ניסוי של חולים אלה, זרימת העבודה המונחה בינה מלאכותית לוקחת נשים עם סריקות חריגות דרך תהליך האבחון – מהדמיה ועד הערכה ולפעמים אפילו ביופסיה – ביום אחד.
"זו באמת תקופה מרגשת", אמרה מגי צ'ונג, MD, המחברת הראשונה של המחקר, שפורסם ב-19 במאי ב Nature Digital Medicine. "זה מקרב אותנו לטיפול מותאם אישית, שבו נוכל להתאים תוכנית כך שכל מטופל יקבל את ההתערבות הנכונה בזמן הנכון".
החוקרים השתמשו במודל AI בקוד פתוח בשם Mirai, שפותח על ידי המחבר הבכיר של המחקר, מדען הנתונים של UC Berkeley Adam Yala, PhD. לאחר שעבר הכשרה במאות אלפי ממוגרפיות שהיו קשורות לתוצאות הסרטן של חולים, המודל יכול לזהות דפוסים עדינים בבדיקת ממוגרפיה ולחזות את הסיכון לסרטן של אישה בצורה חזקה יותר מאשר רופא שעובד לבד.
צ'ונג ויאלה יישמו את המודל על יותר מ-4,100 ממוגרפיות סקר בבית החולים הכללי צוקרברג בסן פרנסיסקו ובמרכז הטראומה. מיראי קבעה כי 525 נשים – כ-12.7% מהמטופלים שנבדקו – היו בסיכון גבוה.
מטופלים אלה יכלו לקבל פרשנות של הממוגרפיה שלהם מיד לאחר ביצועם ולקבל הדמיה אבחנתית נוספת עבור כל אזור חשוד באותו היום. חלק מהנשים שנזקקו לביופסיות הצליחו לעשות זאת גם באותו יום.
מיראי הפחיתה את זמן ההמתנה להערכה אבחנתית ממספר שבועות לכשעה. ולמי שבסופו של דבר אובחנה כחולה בסרטן השד, מיראי הפחיתה את ההמתנה הממוצעת לביופסיה מיותר מחודשיים לפחות מ-10 ימים.
מיראי לא מחליפה רדיולוגים – או עושה אבחנות לבד. במקום זאת, זהו כלי טריאז' המסייע לרופאים לזהות את המטופלים שיכולים להפיק תועלת רבה מטיפול מואץ.
"זוהי דוגמה רבת עוצמה לאופן שבו בינה מלאכותית יכולה להיות שותפה לשיתוף פעולה של רופאים", אמרה יאלה, שיחד עם צ'ונג היא עוזרת פרופסור בתוכנית המשותפת של UCSF-UC Berkeley לבריאות מדויקת בחישוב. "זה מראה כיצד אנו יכולים לשפר את הטיפול כאשר אנו מפגישים קלינאים ומדעני נתונים כדי לתכנן את המערכות הללו."
החוקרים ניתחו יותר מ-114,000 ממוגרפיות ארכיוניות לפני השקת התוכנית, כדי להבטיח שהמודל ילכד מספיק חולים בסיכון גבוה מבלי להעמיס על המרפאה יותר מדי הערכות מזורזות.
החוקרים מקווים שבינה מלאכותית תטפח גישה אישית יותר לבדיקת סרטן השד המותאמת לסיכון של כל חולה לסרטן השד.
נכון לעכשיו, נשים רבות עוקבות אחר אותו לוח זמנים לבדיקות, אך הסיכון האישי שלהן יכול להיות שונה מאוד. הערכת סיכונים בינה מלאכותית נותנת לנו את ההזדמנות לזהות את הנשים הסבירות ביותר להפיק תועלת מטיפול מזורז ולהשיג להן את מה שהן צריכות".
מגי צ'ונג, MD, המחברת הראשונה של המחקר
