Nghiên cứu đã kiểm tra khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI), chương trình máy tính học máy, để tăng thêm giá trị cho các chẩn đoán mà một nhóm 14 bác sĩ X quang đã đạt được khi họ xem xét 720 hình ảnh chụp x-quang tuyến vú.

Vào năm 2014, phụ nữ (không có triệu chứng) ở Hoa Kỳ đã có hơn 39 triệu bài kiểm tra chụp nhũ ảnh để sàng lọc ung thư vú và xác định nhu cầu theo dõi chặt chẽ hơn. Phụ nữ có kết quả xét nghiệm cho kết quả chụp nhũ ảnh bất thường được sinh thiết, để loại bỏ mẫu mô vú nhỏ để xét nghiệm.

Trong nghiên cứu mới, nhóm nghiên cứu đã thiết kế kỹ thuật thống kê cho phép chương trình của họ học hỏi cách làm thế nào để làm tốt hơn nhiệm vụ mà không được nói chính xác như thế nào.

Các chương trình như vậy xây dựng các mô hình toán học cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu được cung cấp cho bệnh nhân, chương trình thông minh hơn khi xem xét nhiều dữ liệu ngày càng nhiều.

Các phương pháp tiếp cận AI hiện đại, lấy cảm hứng từ bộ não con người, sử dụng các mạch phức tạp để xử lý thông tin theo từng lớp, với từng bước cung cấp thông tin tiếp theo và phân bổ tầm quan trọng cho từng mẩu thông tin.

Các tác giả của nghiên cứu hiện tại hướng AI của họ trên nhiều hình ảnh phù hợp với kết quả sinh thiết được thực hiện trong quá khứ. Mục tiêu của họ là cho phép công cụ giúp các bác sĩ X quang giảm số lượng sinh thiết cần thiết để tiến về phía trước.

Đối với nghiên cứu hiện tại, nhóm nghiên cứu đã phân tích hình ảnh được thu thập như một phần của chăm sóc lâm sàng thông thường trong bảy năm, sàng lọc dữ liệu thu thập và kết nối hình ảnh với kết quả sinh thiết.

Nỗ lực này đã tạo ra một bộ dữ liệu cực kỳ lớn cho công cụ AI, các tác giả cho biết, bao gồm 229.426 bài kiểm tra chụp nhũ ảnh kỹ thuật số và 1.001.093 hình ảnh. Hầu hết các cơ sở dữ liệu mà các nhà nghiên cứu sử dụng trong các nghiên cứu cho đến nay đã bị giới hạn ở 10.000 hình ảnh hoặc ít hơn.

Do đó, các nhà nghiên cứu đã hướng mạng lưới thần kinh của họ bằng cách lập trình để phân tích hình ảnh từ cơ sở dữ liệu mà chẩn đoán ung thư đã được xác định. Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu đã biết sự thật của người Viking đối với từng hình ảnh chụp nhũ ảnh (ung thư hay không) khi họ kiểm tra độ chính xác của công cụ. Các nhà nghiên cứu đã đo độ chính xác ở tần số dự đoán chính xác.

Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đã thiết kế mô hình AI để xem hình ảnh có độ phân giải đầy đủ riêng biệt để tạo ra một bản đồ nhiệt, bức ảnh thống kê về khả năng mắc bệnh.

Sau đó, chương trình xem xét toàn bộ vú về các đặc điểm cấu trúc liên quan đến ung thư, chú ý hơn đến các khu vực được gắn cờ trong bản đồ nhiệt độ pixel.

Thay vì các nhà nghiên cứu xác định các tính năng hình ảnh cho AI để tìm kiếm, công cụ này tự khám phá xem tính năng hình ảnh nào làm tăng độ chính xác dự đoán.

Tiến về phía trước, nhóm dự định sẽ tăng thêm độ chính xác này bằng cách hướng chương trình AI trên nhiều dữ liệu hơn, thậm chí có thể xác định những thay đổi trong mô vú chưa bị ung thư nhưng có tiềm năng.