Искусственный интеллект в скрининге рака молочной железы (литературный обзор)

Цель исследования: обобщить актуальные данные об использовании технологии искусственного интеллекта (ТИИ) в скрининге рака молочной железы (РМЖ). Материалы и методы. Проведен поиск релевантных статей по ключевым словам «рак молочной железы», «искусственный интеллект», «скрининг», «маммография» по открытымбазам данных PubMed, Google Scholar, Elibrary, ResearchGate, опубликованных с 2012 по 2022 гг. Среди них отобраны публикации с высокими индексами цитирования.Результаты. Изучение эффективности работы технологии компьютерного зрения позволяют рассматривать ее в качестве средства поддержки принятия медицинских решений при анализе скрининговых маммографических исследований для определения стратегии индивидуального скрининга и последующего наблюдения. Выводы. Методы, основанные на машинном обучении, не заменят гистологическую верификацию в ближайшем будущем. Внедрение этих методов в клиническую практику станет одной из важных и перспективных задач для достижения снижения смертности от рака молочной железы.

Aim: to summarize the current data on the use of artificial intelligence technology (AI) for breast cancer (BC) screening. Materials and methods. Relevant articles published from 2012 to 2022 y. were searched for the key words: "breast cancer", "artificial intelligence", "screening", "mammography". The search was performed in the open databases of PubMed, Google Scholar, Elibrary, ResearchGate. Publications with high citation indices were selected. Results. The study of the effectiveness of computer vision technology allows us to consider it as a medical decision support tool in the analysis of screening mammography examinations to determine an individual screening and follow-up strategy. Conclusions. Machine learning-based methods will not replace histologic verification in the near future. The introduction of these methods into clinical practice will be an important and promising goal to achieve reductions in breast cancer mortality.