Прямо сейчас программа скрининга рака груди Национальной службы здравоохранения Великобритании ежегодно спасает около 1300 жизней в Великобритании.
Но существует серьезная нехватка персонала Национальной службы здравоохранения, особенно в командах, которые помогают диагностировать рак, причем в некоторых отчетах предполагается, что до одной из 10 диагностических должностей в настоящее время вакантны. Добавьте к этому растущий спрос, и будущее этих услуг может оказаться под угрозой.
Но новые технологии могут помочь облегчить ситуацию. Мы сотрудничаем с Google Health в исследованиях по разработке искусственного интеллекта, который не только может изменить способ обнаружения рака груди, но также может сэкономить время и деньги NHS.
Помогаем обучить компьютер
Наши ученые создали базу данных анонимных сканирований рака груди (маммограмм), которые были получены на приемах на обследование груди в ряде центров скрининга груди Национальной службы здравоохранения Великобритании, для использования в исследованиях.
Содержит более 2.5 миллионов изображений, эта база данных является самой большой и динамичной в мире. И его могут использовать академические и коммерческие партнеры, если у них есть разумное и научно обоснованное исследовательское предложение, которое принесет пользу пациентам. Но прежде чем они получат доступ, их предложение изучается группой экспертов, включая людей, страдающих онкологическими заболеваниями.
Вот где на помощь приходит Google Health. Пять лет назад Google и исследователи из Имперского колледжа Лондона обратились к нашей команде с убеждением, что можно разработать и обучить причудливую компьютерную программу для выявления рака на маммограммах.
"По сути, они пытались научить машину читать изображения, и для их изучения требуется очень много изображений, чтобы она могла действительно хорошо подбирать рак," говорит Хелен, член группы Independent Cancer Patients ‘Voice, которая объединяет защитников интересов пациентов, чтобы помочь с медицинскими исследованиями. Она просмотрела приложение Google Health для доступа к базе данных.
Компьютеры с возможностями ИИ хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они были обучены, поэтому для нее наша коллекция маммограмм и технологическое мастерство Google были выигрышной комбинацией.
Результаты этого грандиозного исследовательского сотрудничества, опубликованные в журнале Nature, показывают, что обучение окупилось. Программное обеспечение AI смогло правильно идентифицировать рак на изображениях скрининга с той же степенью точности, что и эксперты. Компьютерная программа также уменьшила количество ошибок, в том числе случаев, когда рак отмечен неправильно, или тех, которые вообще не учитываются.
В настоящее время два эксперта рассматривают скрининговые изображения груди. Но система не идеальна, так как при скрининге можно пропустить некоторые виды рака и выявить те, которые не стали вызывать проблемы.
"Это исследование показывает, что сочетание человеческого глаза и машинного глаза на изображениях может дать более точные результаты," говорит Хелен. Она имеет в виду результаты исследования, согласно которым ИИ снижает количество ложноположительных результатов. Это «ложные тревоги», которые могут возникнуть, когда кто-то получает ненормальный результат, но у него нет рака.
"Это уменьшит беспокойство женщин," говорит Хелен, у которой в 2004 году был диагностирован рак груди, и в 2014 году она завершила реконструктивную операцию. Это также сэкономит время и деньги NHS за счет сокращения количества пациентов, которых вызывают для дальнейших анализов.
Искусственный интеллект в реальном сценарии
Профессор Кен Янг работает в NHS и управляет нашей коллекцией маммограмм. Он и его коллеги помогли Google Health проанализировать данные и спланировать испытание, чтобы сделать его наиболее реалистичным на сегодняшний день исследованием искусственного интеллекта для выявления рака груди.
"Что мне кажется наиболее интересным в этом исследовании, так это его реализм," говорит Янг. "Что необычно, так это то, что он сравнивает алгоритм с полностью реалистичным клиническим сценарием."
В прошлых исследованиях использовались специально отобранные маммограммы, которые анализировались в несколько искусственных условиях. Например, некоторые другие программы были протестированы на наборе изображений, на которых зарегистрировано больше случаев рака, чем в общей популяции.
Но в последнем исследовании исследователи сравнили реальные решения, принятые радиологами, анализируя сканирование людей, посещающих программу скрининга груди Национальной службы здравоохранения.
"У нас есть выборка, репрезентативная для всех женщин, которые могут пройти обследование груди," говорит Янг. "Он включает в себя простые случаи, сложные случаи и все, что между ними."
И благодаря этому сотрудничеству набор данных стал еще богаче, чем был раньше. В базу данных было добавлено еще около 100 000 нормальных случаев, которые теперь доступны другим исследователям, использующим коллекцию сканированных изображений.
Дарить время
Персонал NHS также может извлечь выгоду из партнерства. Недавний обзор показал, что такая технология поможет радиологам "подарок времени," вместо того, чтобы заменить их.
"Все мои знакомые радиологи совершенно не беспокоятся об ИИ," говорит Янг. "Я думаю, они были бы счастливы, если бы за них была проделана довольно монотонная работа по чтению маммограмм, чтобы они могли заниматься другими делами."
Хранение данных пациентов в безопасности
Другая проблема, когда дело доходит до разработки программного обеспечения AI, – это защита данных, над которой Янг, Хелен и команда тщательно продумали.
"Одна из проблем, которые возникают, – это конфиденциальность пациента," говорит Хелен, которая сама принимала участие в испытаниях. "Очень важно, чтобы я сидел на стороне непрофессионала, чтобы убедиться, что все анонимно, а этика проверена."
Перед тем, как изображения попадают в базу данных, они немедленно деидентифицируются, поэтому исследователь не может выяснить, кому принадлежат маммограммы. Сканирование не содержит никакой личной информации, которая "вырезано, прежде чем мы добавим изображение в базу данных и поделимся им с исследователями," говорит Янг.
И исследовательские группы, которым предоставлен доступ к изображениям, также должны согласиться с определенными условиями, такими как сохранение конфиденциальности данных пациента и отказ от их использования для каких-либо других целей, кроме разработки алгоритмов скрининга ИИ.
ИИ еще есть чему поучиться
Этот хорошо обученный алгоритм все еще находится на начальной стадии, но теперь имеет прочный фундамент знаний, на которых можно опираться. Затем команде необходимо провести тестирование на более широкой популяции и посмотреть, какие преимущества могут получить рентгенологи от использования алгоритма в клинике.
"Я искренне думаю, что потенциал здесь огромен," говорит Янг. "У скрининга рака груди есть ряд проблем, которые можно решить с помощью искусственного интеллекта."
"Эти ранние исследования с использованием ИИ – это начало чего-то довольно большого, что произведет революцию в медицине, это лишь один из первых примеров."