Rak dojke i dalje predstavlja ozbiljan zdravstveni problem diljem svijeta, a posebno je zabrinjavajuća situacija u Velikoj Britaniji, gdje je to vodeći uzrok smrtnosti među ženama u dobi od 35 do 64 godine. Srećom, mamografski pregledi dokazano spašavaju živote ranim otkrivanjem bolesti. Međutim, sustav Nacionalne zdravstvene službe (NHS) u Velikoj Britaniji, zadužen za skrining raka dojke, suočava se s velikim izazovom – akutnim nedostatkom kliničkih radiologa. Predviđa se da bi ovaj nedostatak mogao doseći zabrinjavajućih 40% do 2028. godine, čime se ugrožava dugoročna održivost ovog ključnog programa.
Ova rastuća kriza potaknula je intenzivno istraživanje potencijala umjetne inteligencije (AI) u rješavanju problema. Nadovezujući se na prethodna istraživanja, Google je u suradnji s nekoliko organizacija unutar NHS-a pokrenuo studiju pod nazivom ‘Artificial Intelligence in Mammography Screening’ (AIMS). Glavni cilj ove studije je detaljno procijeniti kako AI može unaprijediti otkrivanje raka dojke i pojednostaviti složene procese skrininga. Nedavno su u prestižnom časopisu ‘Nature Cancer’ objavljene dvije značajne studije koje osvjetljavaju ovo kritično područje. Te studije istražuju različite aspekte sustava za detekciju raka dojke temeljenog na AI, pružajući snažne dokaze o njegovom potencijalu za podršku kliničarima i poboljšanje ishoda liječenja pacijenata.
Samostalna snaga AI sustava i mogućnosti integracije
Prva od ovih ključnih studija fokusirala se na dva važna aspekta: učinkovitost AI sustava kada radi samostalno te praktičnost njegove integracije u postojeće kliničke radne procese. Istraživanje je pažljivo osmišljeno kako bi se procijenile sposobnosti AI u izolaciji, prije nego što se razmotri njegova uloga u suradnji s ljudskim stručnjacima. Početna faza studije posvećena je razumijevanju metrika uspješnosti AI kada djeluje kao jedini ocjenjivač mamograma. To je uključivalo unos velikog skupa mamografskih snimaka u AI sustav i usporedbu njegovih nalaza s potvrđenim dijagnozama. Cilj je bio utvrditi početnu razinu točnosti i identificirati područja u kojima AI pokazuje iznimne rezultate ili gdje bi mogla biti potrebna daljnja poboljšanja.
Osim same točnosti, istraživači su se pozabavili i praktičnim aspektima uvođenja ove AI tehnologije u stvarnu kliničku praksu. To je obuhvatilo procjenu potencijala za integraciju u složene, višestupanjske procese koji su već uspostavljeni u službama za skrining NHS-a. Pitanje nije samo u tome može li AI otkriti rak, već i može li se neometano uklopiti u postojeću infrastrukturu, učinkovito komunicirati s drugim sustavima i, konačno, smanjiti opterećenje na zdravstvene djelatnike.
AI kao podrška radiolozima: Smanjenje opterećenja i povećanje učinkovitosti
Druga studija, koja se nadovezuje na prvu, istraživala je kako bi AI sustav mogao funkcionirati u stvarnom kliničkom okruženju, kao pomoć radiolozima. Cilj je bio utvrditi može li AI, kada radi paralelno s ljudskim stručnjacima, smanjiti njihovo opterećenje i potencijalno poboljšati točnost dijagnostike. U ovoj fazi, AI je korišten kao alat koji pomaže radiolozima u analizi mamograma, a ne kao samostalni dijagnostičar.
Rezultati su pokazali da AI sustav može značajno ubrzati proces pregleda mamograma. Kada su radiolozi imali pristup AI analizi, vrijeme potrebno za pregled svakog mamograma bilo je kraće, što je ključno u situaciji kada je broj pregleda velik, a broj radiologa ograničen. Nadalje, studija je pokazala da AI može pomoći