Հետազոտողները մշակել են նոր, մատչելի մոդել, որը նախատեսված է մամոգրաֆիայի հիման վրա կրծքագեղձի քաղցկեղի ռիսկի կանխատեսման համար, համաձայն Radiology ամսագրում հրապարակված նոր հետազոտության։
Ամերիկյան Քաղցկեղի Ընկերության տվյալներով՝ ԱՄՆ-ում յուրաքանչյուր ութերորդ կինը (մոտ 13%) իր կյանքի ընթացքում կհիվանդանա ինվազիվ կրծքագեղձի քաղցկեղով, իսկ յուրաքանչյուր 39-րդ կինը (3%) կմահանա այդ հիվանդությունից։ Կանոնավոր մամոգրաֆիկ հետազոտությունները կարող են զգալիորեն նվազեցնել կրծքագեղձի քաղցկեղից մահանալու ռիսկը։ Այնուամենայնիվ, դեռևս պարզ չէ, թե ինչպես կարելի է միայն սկրինինգի միջոցով ճշգրիտ կանխատեսել, թե որ կանայք կունենան քաղցկեղ։
«Mirai-ն սև արկղ է՝ շատ մեծ ու բարդ նեյրոնային ցանց, կառուցվածքով նման ChatGPT-ին, և ոչ ոք չէր հասկանում, թե ինչպե՞ս է այն կայացնում իր որոշումները»,- ասել է հետազոտության գլխավոր հեղինակ Ջոն Դոնելին, ով Duke համալսարանի Համակարգչային գիտության ամբիոնի ասպիրանտ է։ «Մենք մշակել ենք մատչելի արհեստական բանականության մեթոդ, որը թույլ է տալիս կանխատեսել կրծքագեղձի քաղցկեղը մամոգրաֆիաների հիման վրա՝ 1-5 տարի առաջ։ AsymMirai-ն շատ ավելի պարզ է և հասկանալի, քան Mirai-ն»,-հավելել է նա։
Հետազոտության շրջանակներում Դոնելինն ու իր գործընկերները համեմատել են իրենց նոր մշակած AsymMirai խորը ուսուցման մոդելը Mirai-ի կանխատեսումներով՝ մեկից հինգ տարվա կրծքագեղձի քաղցկեղի ռիսկի գնահատման համար։ AsymMirai-ն ստեղծվել է Mirai-ի «առաջային» խորը ուսուցման մասի հիման վրա, սակայն փոխարինել է մնացած բարդ մեթոդները պարզ և հասկանալի մոդուլով՝ տեղային երկկողմանի տարբերությամբ։
«Նախկինում ձախ և աջ կրծքագեղձերի հյուսվածքների տարբերությունները օգտագործվում էին միայն քաղցկեղը հայտնաբերելու, այլ ոչ թե կանխատեսելու համար։ Մենք պարզեցինք, որ Mirai-ն օգտագործում է ձախ և աջ կողմերի համեմատություններ, ինչը մեզ հնարավորություն տվեց նախագծել էականորեն պարզեցված ցանց, որը նույնպես կատարում է այդ համեմատությունները»,-նշել է Ջոն Դոնելին։
Հետազոտության ընթացքում գիտնականները համեմատել են 81,824 հիվանդի 210,067 մամոգրաֆիա՝ վերցված Emory BrEast Imaging Dataset (EMBED) տվյալների բազայից՝ 2013 թվականի հունվարից մինչև 2020 թվականի դեկտեմբեր։ Նրանք օգտագործել են ինչպես Mirai, այնպես էլ իրենց նոր մշակած AsymMirai մոդելները։ Արդյունքները ցույց են տվել, որ այս պարզեցված խորը ուսուցման մոդելը գրեթե նույնքան արդյունավետ է, որքան Mirai-ն՝ մեկից հինգ տարվա ընթացքում կրծքագեղձի քաղցկեղի ռիսկը կանխատեսելու համար։ Բացի այդ, հետազոտության արդյունքները ընդգծել են կրծքագեղձերի ասիմետրիայի կլինիկական նշանակությունը՝ ներկայացնելով երկկողմանի տարբերությունների (bilateral dissimilarity) հնարավոր կիրառումը որպես ապագա պատկերման ցուցանիշ՝ կրծքագեղձի քաղցկեղի ռիսկի գնահատման համար։
Քանի որ AsymMirai-ի կանխատեսումների տրամաբանությունը հեշտ է հասկանալ, այն կարող է արժեքավոր գործիք դառնալ ռադիոլոգների համար՝ օգնելով կրծքագեղձի քաղցկեղի ախտորոշման և ռիսկի գնահատման գործընթացում։
«Մենք կարող ենք զարմանալիորեն բարձր ճշգրտությամբ կանխատեսել, թե արդյո՞ք կզարգանա կրծքագեղձի քաղցկեղ առաջիկա 1-5 տարիների ընթացքում՝ հիմնվելով միայն նրա ձախ և աջ կրծքագեղձերի տեղային տարբերությունների վրա»,- ասել է հետազոտության գլխավոր հեղինակ Ջոն Դոնելին՝ ընդգծելով, որ սա կարող է հասարակական ազդեցություն ունենալ, քանի որ մոտ ապագայում կարող է փոխել այն, թե որքան հաճախ կանայք պետք է անցնեն մամոգրաֆիա։