Томосинтез с широким углом и искусственный интеллект в диагностической маммографии

Рак молочной железы остаётся наиболее часто диагностируемым онкологическим заболеванием и ведущей причиной смертности от рака среди женщин во всём мире. Своевременное и точное выявление имеет решающее значение для улучшения прогноза и показателей выживаемости. Хотя цифровая маммография долгое время служила золотым стандартом для скрининга, она ограничена наложением тканевых структур, особенно у женщин с плотной тканью молочной железы, что может скрывать злокачественные образования или приводить к ложноположительным результатам.

Для преодоления этих ограничений была разработана цифровая томосинтезная маммография (ЦТМ), в особенности широкоугольная ЦТМ, которая обеспечивает трёхмерную визуализацию и уменьшает наложение тканей. Система Siemens MAMMOMAT B.brilliant, включающая широкоугольную ЦТМ, улучшает пространственное разрешение и повышает контрастность выявления очаговых изменений. Эта технология может предоставить значительные преимущества в диагностических группах населения, где точность и уверенность в интерпретации изображений имеют решающее значение.

Параллельно были внедрены инструменты искусственного интеллекта (ИИ), такие как система Transpara, для дальнейшего улучшения интерпретации маммограмм. Ранее оценка Transpara на выборке из 310 японских женщин показала, что хотя специалисты-рентгенологи превзошли ИИ по общей диагностической эффективности, система продемонстрировала многообещающие уровни чувствительности, подчеркнув потенциал ИИ в качестве инструмента поддержки принятия решений, а не независимого «читателя».

Более убедительные доказательства предоставляет исследование Mammography Screening with Artificial Intelligence (MASAI), в котором оценивалось чтение скрининговых снимков с поддержкой ИИ в контролируемом исследовании с участием более 80 000 женщин. Исследование показало, что чтение с поддержкой ИИ привело к сопоставимой частоте выявления рака со стандартным двойным прочтением (6,1 против 5,1 на 1000 участниц), но сократило рабочую нагрузку по чтению на 44,3% без увеличения ложноположительных результатов или частоты вызова на дообследование. Смежный анализ той же команды подчеркнул способность ИИ эффективно проводить сортировку обследований и отметил, что маммограммы, отмеченные ИИ как «сверхвысокого риска», составляли значительную часть (более 55%) всех случаев рака, выявленных при скрининге, с высокой положительной прогностической ценностью.

Несмотря на эти обнадёживающие результаты, большинство исследований были ограничены скрининговыми условиями. По-прежнему отсутствуют проспективные данные о реальном диагностическом применении широкоугольной ЦТМ и ИИ в группах населения с более высоким риском, таких как пациенты с симптомами или те, кто был вызван на дообследование после скрининга. Это представляет собой серьёзный пробел в знаниях, особенно с учётом растущей обеспокоенности по поводу рабочей нагрузки радиологов и диагностических задержек.

Цель этого проспективного обсервационного исследования — оценить интеграцию и диагностическую ценность широкоугольной томосинтезной маммографии и ИИ (Transpara) в условиях клинической диагностики. В частности, оно направлено на оценку их влияния на уверенность радиолога, диагностическую точность и необходимость дополнительных визуализационных исследований. Решая эти вопросы, исследование стремится информировать будущие стратегии внедрения, которые балансируют точность, эффективность и клиническую полезность.