E ardhmja e strategjive të shqyrtimit të kancerit të gjirit dhe reduktimit të rrezikut po formësohet nga inteligjenca artificiale (AI), sipas një studimi.
“Ne diskutojmë përparimet e fundit në parashikimin e rrezikut të kancerit të gjirit të asistuar nga AI , çfarë do të thotë kjo për të ardhmen e shqyrtimit dhe parandalimit të kancerit të gjirit, dhe kërkimet kryesore të nevojshme për të përparuar tiparet mamografike nga kërkimi në praktikën klinike”, thotë autori i studimit Erik Thompson i Universiteti i Teknologjisë Queensland në Brisbane, Australi.
Indi i gjirit që shfaqet i bardhë në mamografi është radiologjikisht i dendur, ndërsa indi i gjirit që duket i errët konsiderohet jo i dendur.
Pranohet gjerësisht se gratë me densitet mamografik më të lartë për moshën dhe indeksin e masës trupore kanë një rrezik më të madh të kancerit të gjirit. Përveç kësaj, densiteti më i lartë e bën kancerin e gjirit më të vështirë për t’u zbuluar me mamografi, i njohur si “efekti maskues”.
Lëvizjet e avokimit në të gjithë botën po kërkojnë që gratë të njoftohen për densitetin e tyre mamografik, me ndryshimet e politikave në SHBA, Kanada dhe Australi, shkruan MedicalXpress, transmeton Gazeta Shneta.
Dendësia mamografike është duke udhëhequr përdorimin e teknologjive shtesë të imazhit në disa vende, me ultratinguj dhe imazhe të rezonancës magnetike (MRI) që ofrojnë rritje të shkallës së zbulimit të kancerit në studimet klinike të grave me gjoks jashtëzakonisht të dendur.
Megjithatë, shkencëtarët dhe mjekët vazhdojnë të luftojnë me kompleksitetin që lind nga efekti maskues, rreziku i kancerit të gjirit të lidhur me densitetin mamografik dhe si të zbatohen në mënyrë optimale ndryshimet në praktikën klinike.
Për të parashikuar një diagnozë të ardhshme të kancerit të gjirit, qasje të avancuara llogaritëse si mësimi i thellë po përdoren tani për të analizuar imazhet mamografike.
Në veçanti, metodat e AI po zbulojnë veçori mamografike që kanë potencialin të jenë parashikues më të fortë të rrezikut të kancerit të gjirit se çdo faktor tjetër rreziku i njohur. Këto karakteristika mund të shpjegojnë një pjesë të madhe të lidhjes midis densitetit mamografik dhe rrezikut të kancerit të gjirit.
Zbulimi i veçorive mamografike të krijuara nga AI që parashikon rrezikun po ofron mundësi të reja për të identifikuar gratë në rrezik më të madh për të zhvilluar kancer gjiri në të ardhmen dhe për t’i ndarë ato nga ato gra më të rrezikuara për të patur një kancer gjiri të humbur për shkak të efektit maskues.
“Një grua me karakteristika mamografike të lidhura me një rrezik të lartë të zbulimit të kancerit të gjirit mund të përfitojë nga ekzaminimi më i shpeshtë ose mjekimi për reduktimin e rrezikut”, thotë Thompson.
“Nga ana tjetër, një interval më i gjatë midis ekraneve mund t’i sigurohet një gruaje me një shans të ulët për diagnozën e kancerit të gjirit në pesë vitet e ardhshme. Përveç kësaj, një grua me densitet të lartë mamografik pa karakteristika mamografike me rrezik të lartë mund të përfitojë nga imazhet shtesë. të tilla si MRI ose ultratinguj”.
Hulumtimet sugjerojnë se disa karakteristika mamografike të krijuara nga AI janë tregues të një malinje të hershme që është e pazbulueshme nga mamografia e lexuar nga radiologu, ndërsa të tjerat mund të jenë kushte beninje të lidhura me një rrezik në rritje të kancerit të gjirit. Identiteti i veçorive mamografike të gjeneruara nga AI që nuk identifikohen si kancer ose gjendje beninje mbetet i paqartë.
“Në mënyrë kritike, ne duhet të identifikojmë patobiologjinë e lidhur me veçoritë mamografike dhe mekanizmat themelorë që i lidhin ato me onkogjenezën e kancerit të gjirit”, thotë Thompson.
“Kjo do të jetë thelbësore në përcaktimin e lidhjes së tyre me rrezikun afatshkurtër dhe afatgjatë të kancerit të gjirit, si dhe përpjekjet e ardhshme për të reduktuar këtë rrezik”, përfundoi ai. /Gazeta Shneta/