Искусственный интеллект научился определять повышенный риск развития рака груди

Рак молочной железы поражает каждую восьмую женщину в США. При этом 40% американок имеют плотную ткань молочной железы, которая повышает риск развития рака и вдобавок затрудняет его диагностику с помощью маммограммы. Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали машинный алгоритм, который не хуже, но гораздо быстрее опытных онкологов определяет плотность груди и тем самым повышает шансы на своевременный диагноз. Об этом сообщается на сайте института.

Молочная железа состоит из соединительной, жировой и эпителиальной тканей. Чем больше соединительной ткани, тем плотнее грудь и выше риск развития новообразований, в том числе и злокачественных. Медики выделяют четыре типа плотности железы: преобладает жировая ткань; рассеянные участки фиброзной и железистой ткани; железа неоднородной плотности с недифференцированными включениями; железа крайне высокой плотности.

• ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Прививка от смерти. Нобелевской лауреат Харальд цур Хаузен о вирусной природе рака

Пациентки с третьим и четвертым типом требуют особо тщательных и частых обследований. Проблема в том, что универсальной технологии определения плотности груди до сих пор не существует, врачи могут делать только субъективные выводы на основе осмотра, УЗИ и маммограммы.

Новый ИИ-алгоритм научился с точностью 90% определять тип железы, проанализировав десятки тысяч высококачественных цифровых маммограмм. Ученые надеются, что в будущем программу можно будет использовать в больницах как дополнительный инструмент диагностики.

Напомним, мексиканская компания Higia Technologies разработала бюстгальтер EVA для диагностики рака молочной железы на ранних стадиях. Устройство выявляет раковые опухоли с точностью 87,9%.