Применение алгоритмов ии в скрининге рака молочной железы

Рак молочной железы (РМЖ) составляет более 20% среди всех онкологических заболеваний у женщин во всем мире и представляет собой значимую медикосоциальную проблему. Маммографический скрининг, эффективность которого в снижении смертности доказана рядом крупных исследований, является основным методом раннего выявления данной патологии. Ключевым элементом обеспечения высокого качества скрининга признано двойное независимое чтение маммограмм, позволяющее повысить частоту выявления злокачественных новообразований (особенно на ранних стадиях) и минимизировать количество диагностических ошибок. Однако в условиях растущей нагрузки на систему здравоохранения повсеместная реализация этого подхода сталкивается с системными ограничениями (дефицит и неравномерное распределение квалифицированных кадров, профессиональное выгорание, экономические и географические диспропорции и т.д.). В данном контексте технологии искусственного интеллекта (ИИ) рассматриваются как перспективное решение для повышения эффективности скрининговых программ. Настоящий обзор анализирует последние достижения в применении алгоритмов ИИ для анализа маммограмм, включая их роль в поддержке принятия решений, автоматизации первичного анализа и потенциальной замене одного из врачей. Обсуждаются существующие ограничения, возможные ошибки и пути интеграции алгоритмов ИИ в действующие организационные модели для преодоления кадрового кризиса и стандартизации качества диагностики на всех уровнях оказания медицинской помощи с учетом специфики отечественной системы здравоохранения.