Виявлення раку грудної залози на мамограмах за допомогою глибокого навчання в Узбекистані: багатоцентрове ретроспективне дослідження
Тохтамуратов У. , Аділходжаєв A., Ібрагімов I., Курбанова С., Каспарова Г. , Сейтмуратова A., Ососков A.
Резюме. В Узбекистані законодавчо запроваджено гібридне прочитування скринінгових мамограм штучним інтелектом (ШІ) та лікарем-рентгенологом, проте жодну систему ШІ ще не було клінічно оцінено на популяції країни. Мета дослідження — оцінити діагностичну ефективність моделі глибокого навчання для виявлення раку грудної залози (РГЗ) на мамограмах, отриманих в Узбекистані, та порівняти її з висновком первинного рентгенолога. Об’єкт і методи дослідження. Ретроспективне багатоцентрове дослідження діагностичної точності, що охопило 1759 знеособлених цифрових мамографічних обстежень із верифікованим результатом, відібраних із 33 599 обстежень, виконаних з березня 2022 до квітня 2023 р. у Ташкенті, Нукусі та Самарканді. Модель виявлення на основі архітектури YOLO11 навчали лише на відкритих наборах даних (Радіологічного товариства Північної Америки (Radiological Society of North America — RSNA), та VinDr-Mammo); узбецькі дані використовували тільки для тестування. Еталоном слугували гістологічне дослідження, клінічне підтвердження або контрольне обстеження через 6–24 міс. Порівнянням був висновок первинного рентгенолога за системою BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System) категорій 4–5 (рекомендація біопсії); вплив різних способів урахування незавершених оцінок (BI-RADS 0) перевіряли в аналізі чутливості. Застосовували ROC-аналіз, бутстреп-оцінку довірчих інтервалів (ДІ), критерій Мак-Немара та багатофакторну логістичну регресію. Результати. РГЗ підтверджено в 316 жінок (18,0%). Площа під ROC-кривою (Area Under the Curve — AUC) становила 0,914 (95% ДІ 0,895–0,932); за порогом Юдена (0,495) чутливість моделі — 0,829, специфічність — 0,852 проти 0,968 і 0,836 у рентгенолога. Загальна точність статистично значуще не відрізнялася (критерій Мак-Немара, p=0,31), однак чутливість рентгенолога була вищою (p <0,001). Якщо 70 обстежень BI-RADS 0 (4 випадки РГЗ, усі з оцінкою ШІ вище за поріг) вважати позитивними, специфічність рентгенолога знижувалася до 0,791, ШІ ставав значуще специфічнішим (p <0,001), а загальна точність і надалі не відрізнялася (p=0,07). Усі 5 інтервальних видів раку, що пропущені рентгенологом (BI-RADS 1–2), отримали оцінку ШІ вище за поріг. Незалежними предикторами РГЗ були сімейний анамнез, гормональна терапія, вік, індекс маси тіла, попередня біопсія та щільність грудної залози. Висновки. Модель глибокого навчання, навчена на відкритих даних, проявила високу дискримінаційну здатність на мамограмах узбецьких пацієнток із загальною точністю, порівнянною з рентгенологом, але нижчою чутливістю; її доцільно використовувати як другого читача в межах національної гібридної схеми прочитування, що потребує проспективної валідації.
Leave a comment