Nowe badanie zaprezentowane przez RSNA (Towarzystwo Radiologiczne Ameryki Północnej) pokazuje, że model sztucznej inteligencji (AI) analizujący jedynie obrazy mammograficzne daje znacznie lepszą i precyzyjniejszą ocenę pięcioletniego ryzyka zachorowania na Rak piersi niż tradycyjna ocena gęstości piersi.
📊 Dane w pigułce
- Model AI przetworzył ponad 245 000 badań przesiewowych mammograficznych z pięciu ośrodków w USA i jednego w Europie.
- Kobiety ocenione przez AI jako obarczone wysokim ryzykiem miały ponad czterokrotnie większą częstość występowania raka piersi w ciągu 5 lat niż kobiety z grupy „średniego ryzyka” (5,9 % vs. 1,3 %).
- Dla porównania – klasyczna ocena oparta jedynie na gęstości piersi pokazywała dużo słabszą stratę ryzyka: 3,2 % przy tkance gęstej vs. 2,7 % przy tkance mniej gęstej.
Dlaczego to ważne?
Tradycyjne metody oceny ryzyka raka piersi — wiek, historia rodzinna, czynniki genetyczne, gęstość piersi — często okazują się niewystarczające. Jak podkreśla prof. Constance D. Lehman (Harvard Medical School), tylko 5–10% przypadków raka piersi ma podłoże dziedziczne, a sama gęstość piersi jest słabym predyktorem.
Model AI – nazwa handlowa Clairity Breast, pierwszy zatwierdzony przez FDA system prognozujący ryzyko raka piersi jedynie na podstawie obrazu mammograficznego – został wyszkolony na podstawie 421 499 mammogramów pochodzących z 27 placówek w Europie, Ameryce Południowej i USA. Zarówno przypadki, w których rak się rozwinął, jak i te, w których nie, posłużyły algorytmowi do „nauczenia się” subtelnych zmian tkankowych — często niewidocznych dla ludzkiego oka.
Jak mówi prof. Lehman: „To zadanie, którego radiolodzy po prostu nie mogą wykonać. To coś innego niż wykrywanie i diagnoza — AI otwiera nowy rozdział medycyny, wykorzystując ukryte informacje zawarte w obrazie”.
Co to zmienia dla pacjentek i mammografii?
- Dzięki AI możliwe jest dokładniejsze i spersonalizowane oszacowanie ryzyka raka piersi — co pozwala lepiej dostosować częstotliwość badań kontrolnych, a nawet rozpocząć je wcześniej. Badacze sugerują, że u kobiet z wysokim wynikiem ryzyka warto rozważyć mammografię już w wieku około 30 lat.
- W praktyce — zamiast ograniczać się do prostego wniosku „piersi gęste / niegęste”, można przekazywać kobietom konkretny wynik ryzyka 5-letniego, co daje lepszy obraz i może wpłynąć na decyzje o częstszej obserwacji.
- To krok w stronę spersonalizowanej medycyny i profilaktyki — zindywidualizowane narzędzia jak Clairity Breast mogą pomóc wcześniej wykrywać nowotwory u osób najbardziej zagrożonych.
Wnioski i znaczenie dla przyszłości mammografii
Badanie przedstawione przez RSNA w 2025 roku potwierdza, że sztuczna inteligencja – analizując tylko obraz mammograficzny – potrafi przewidywać ryzyko raka piersi w sposób dokładniejszy, bardziej precyzyjny i silniej skorelowany z rzeczywistym wystąpieniem choroby niż tradycyjna ocena gęstości piersi.
Dla kobiet oznacza to możliwość wcześniejszej identyfikacji zwiększonego ryzyka, co przekłada się na lepsze dostosowanie programu badań — a w dłuższej perspektywie może poprawić skuteczność profilaktyki i wczesnego wykrywania raka piersi.
W kontekście dynamicznego rozwoju AI w radiologii — jak wskazują eksperci — jesteśmy świadkami momentu, w którym technologia przestaje być jedynie eksperymentem, a staje się realnym narzędziem klinicznym z potencjałem do zmiany standardów opieki.
Źródło: RSNA
