AI が予後不良の乳がんのリスクが高い女性を特定する

「間期がんは、より大きくなったり悪性度が高くなる傾向があるため、一般にスクリーニングで検出されたがんに比べて予後が不良です」と共著者のフィオナ・J・ギルバート氏は述べた。 ケンブリッジ大学 （イギリス）。 「そのため、あらゆるスクリーニングプログラムにおいて間隔がんの数を最小限に抑えることが重要です。」

ギルバート氏と主任研究員ジョシュア WD ロスウェル氏は、英国の 3 年に一度のスクリーニング プログラムからの大規模な遡及データセットを使用して、間隔がんを見つけるための追跡画像処理のために女性を識別するために AI を活用しました。

「個別化された乳がんスクリーニングは、特定の期間にわたる個人の乳がん発症リスクを正確に評価することにかかっています」とギルバート氏は説明します。 「補完的な画像診断を利用し、女性の乳房密度と短期間で乳がんを発症する可能性に基づいてスクリーニングの頻度を調整できます。」

この研究コホートには、同数の女性（50～70歳）を対象とした134,217件のマンモグラムスクリーニング検査が含まれており、524件のインターバルがんがあった。試験は 2014 年から 2016 年にかけて国内の 2 つのセンターで実施されました。 英国トリエンナーレ乳がん検診プログラム2 つの異なるマンモグラフィ システムを使用します。

陰性スクリーニングのデジタル マンモグラム (がんは検出されなかった) は、深層学習ベースのアルゴリズムによって処理され、インターバル乳がんの発症に関する一般化されたリスク スコアが生成されました。 AI ツールは主に、腫瘍の特徴や乳房密度などのマンモグラムからの情報を使用してリスク予測を行います。

「我々の結果は、スコアの上位20％以内のマンモグラムをさらに評価すると、42.4％の間隔がんが発生する可能性があることを示唆している。つまり、乳房密度の代わりに、または乳房密度に加えて、補完的な画像処理やより短いスクリーニング間隔を必要とする女性を識別するためにAIを使用できる可能性があることを意味する」とロスウェル氏は言う。

トリエンナーレプログラム

ギルバート氏によると、AIはMRIや造影マンモグラフィーなどの補完的な画像技術の恩恵を受ける可能性のある女性の選択基準を改善したり、スクリーニング検査の間隔を短縮したりすることで、国の3年間の乳がんスクリーニングプログラムの最適化に役立つ可能性があるという。

「女性の20％に補完的画像検査を再度依頼するとしたら、44万人の女性に対してマンモグラフィーや造影MRIを提供する能力を見つけなければならないだろう」と同氏は認めている。

「乳がんを発症するリスクが高い女性を特定することは、複雑かつ多要素の問題です」とギルバート氏は言う。 「目標は、実施される補完的な画像検査の数を最小限に抑えながら、間隔がんを発症する可能性が最も高い女性を正確に特定することです。」