Недавно Microsoft объявила о сотрудничестве с компанией Paige, специализирующейся на цифровой патологии, с целью создания крупнейшей в мире модели ИИ для выявления рака на основе изображений. Набор обучающих данных для алгоритма содержит 4 миллиона изображений.  

Уже были опубликованы результаты первого клинического испытания скрининга рака груди с помощью искусственного интеллекта. Ученые сравнили два метода чтения маммограммы: стандартное чтение двумя независимыми рентгенологами и систему, в которой один рентгенолог и искусственный интеллект присваивали пациенткам числовой балл риска развития рака от 1 до 10.  В последней группе пациентки, получившие 10 баллов — самый высокий риск — проходили процедуру чтения снимков двумя радиологами. Модель с поддержкой ИИ позволила снизить нагрузку на 44 % и выявить на 20 % больше раковых заболеваний.

Теоретически раннее обнаружение рака должно облегчить его лечение и спасти жизнь. Но данные не всегда говорят об этом. В исследовании, опубликованном в конце августа, анализировалась литература на тему рандомизированных клинических испытаний, в которых сравнивалась смертность (от любой причины, не только от рака) в двух группах: это люди, прошедшие скрининг на рак, и люди, не прошедшие его. Для большинства распространенных видов скрининга рака они не обнаружили существенной разницы. Исключением стала сигмоидоскопия - вид скрининга рака толстой кишки, при котором визуализируется только нижняя часть толстой кишки.

Существуют десятки подобных тестов, но пока ни один из них не получил одобрения регулирующих органов.

Почему так происходит, до конца неясно. Возможно, это связано с недостатками разработки процесса исследования. В испытаниях, которые авторы включили в свой анализ, участники могли наблюдаться недостаточно долго, чтобы увидеть разницу.  Другое объяснение заключается в том, что польза от скрининга для одних может быть перевешена вредом для других, которые не получают пользы. Например, если скрининг выявляет смертельно опасные виды рака на ранней стадии, пациенты могут выиграть драгоценное время для успешного лечения заболевания.  Но если скрининг выявляет много раковых заболеваний, которые не убивают людей, баланс меняется. Эта проблема известна как гипердиагностика. Это не ложноположительный диагноз (диагностика заболевания у человека, который не соответствует диагностическим критериям) и не ошибочный диагноз (диагностика неправильного состояния у человека, у которого действительно есть основное заболевание). Диагноз поставлен правильно, но он не принесет пациенту практически никакой пользы для здоровья и даже может навредить.

Нет никаких сомнений в том, что программы скрининга выявили рак, который мог бы убить человека, если бы не был обнаружен. Так зачем же беспокоиться о гипердиагностике? Скрининг может и навредить. Пациенты, проходящие колоноскопию, иногда получают перфорацию кишечника. Биопсия может привести к инфекции. Такие методы лечения, как лучевая и химиотерапия, сопряжены с серьезным риском для здоровья, как и операции по удалению опухолей.

И скрининг с помощью искусственного интеллекта наверняка приведет к гипердиагностике. 

А это непросто. Для подавляющего большинства видов рака не существует хороших способов отделить несмертельные случаи от смертельных. Поэтому врачи часто рассматривают их все, как будто они могут быть смертельными.

Диагнозы рака на ранних стадиях, поставленные с помощью алгоритмов машинного обучения, несомненно, будут более последовательными и более воспроизводимыми, чем те, что основаны на человеческой интерпретации. Но они необязательно будут ближе к истине — то есть алгоритмы могут быть не лучше человека в определении того, какие опухоли обречены вызывать симптомы или смерть.

Но есть и вероятность того, что ИИ поможет решить проблему гипердиагностики. Австралийские ученые предлагают такой пример: ИИ может использовать информацию, содержащуюся в медицинских картах, чтобы изучить траекторию развития рака у разных пациентов с течением времени. В этом случае можно будет выделить тех, кому диагностика не поможет.

Так что, вероятно, еще рано выносить решение о роли искусственного интеллекта в диагностике рака, но, возможно, нам следует более скептически относиться к любым будущим заявлениям о скрининге рака с помощью искусственного интеллекта.