Исследователями из Массачусетской больницы общего профиля разработана специальная модель глубокого обучения, которая в свою очередь определяет визуализирующие биомаркеры на скрининговых маммограммах для прогнозирования риска развития рака груди у представителей женского пола с наибольшей точностью, нежели традиционные инструменты оценки риска, ГЛАС.RU.

Отметим, что доступные на данный момент модели оценки риска включают исключительно небольшую часть данных о пациентах, таких как предыдущие биопсии груди, семейный, гормональный и репродуктивный анамнезы. Лишь одна характеристика самой скрининговой маммограммы, плотность груди, включена в традиционные модели.

Доктор Лэмб с группой исследователей разработал абсолютно новый алгоритм глубокого обучения для более точного прогнозирования риска рака груди с использованием данных из пяти сайтов скрининга рака груди MGH.

Отметим, что данную модель разработали на популяции, которая включала представителей женского пола с личным анамнезом рака груди, имплантатов, предшествующих биопсий.

Используя статистический анализ, учёные прибегли к сравнению точности модели глубокого обучения исключительно с изображениями с коммерчески доступной моделью оценки риска в прогнозировании будущего рака груди на протяжении 5 лет после индексной маммографии.

Прогнозируемая скорость модели глубокого обучения составила 0,71, – это существенно превосходит традиционную модель риска, показатель которой не превышает 0,61.

«Лезги газет»