--- title: "AI łącząca US i tomosyntezę poprawiła ocenę ryzyka raka piersi" description: "Badacze opracowali model sztucznej inteligencji, który łączy ultrasonografię i tomosyntezę piersi w ocenie ryzyka raka piersi. W badaniu model osiągnął wysoką swoistość, jednak przed wdrożeniem potrzebne są badania prospektywne i wieloośrodkowe." publisher: "Najnowsze Informacje" language: "pl-PL" canonical_url: "https://najnowsze-informacje.pl/zdrowie/ai-laczaca-us-i-tomosynteze-poprawila-ocene-ryzyka-raka-piersi" markdown_url: "https://najnowsze-informacje.pl/zdrowie/ai-laczaca-us-i-tomosynteze-poprawila-ocene-ryzyka-raka-piersi/index.md" date_published: "2026-09-24T23:26:06.620Z" date_modified: "2026-09-24T23:27:00.492Z" author: "Redakcja" category: "Zdrowie" tags: - "rak piersi" - "sztuczna inteligencja" - "mammografia" - "tomosynteza" - "ultrasonografia" source_url: "https://www.news-medical.net/news/20260924/New-multimodal-AI-model-improves-breast-cancer-screening-accuracy.aspx" source_name: "News Medical" image_url: "https://najnowsze-informacje.pl/api/media/file/zdrowie-unsplash-1790272915337.jpeg" image_alt: "woman wearing blue dress" image_credit: "© National Cancer Institute / Unsplash" image_credit_url: "https://unsplash.com/@nci" --- # AI łącząca US i tomosyntezę poprawiła ocenę ryzyka raka piersi > Model AI łączący US i tomosyntezę piersi osiągnął wysoką swoistość, ale wymaga walidacji przed użyciem klinicznym. ## Kluczowe informacje - Model US-DBT analizował jednocześnie obrazy ultrasonograficzne i tomosyntetyczne. - W niezależnej grupie patologicznie potwierdzonej AUC wyniosło 0,934, a swoistość 0,955. - Najbardziej widoczna korzyść dotyczyła ograniczenia wyników fałszywie dodatnich bez istotnego spadku czułości. - Autorzy podkreślają, że system nie jest przeznaczony do samodzielnego screeningu ani diagnozowania. Badacze z Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University w Kantonie oraz współpracujących ośrodków opracowali model sztucznej inteligencji, który łączy dane z ultrasonografii piersi, mammografii cyfrowej i tomosyntezy piersi. W badaniu model analizujący ultrasonografię i tomosyntezę, oznaczony jako US-DBT, osiągnął najwyższe wartości AUC spośród sześciu porównywanych konfiguracji. W niezależnej grupie z potwierdzeniem histopatologicznym AUC wyniosło 0,934, a swoistość 0,955. Autorzy podkreślają jednak, że system nie jest gotowy do samodzielnego stosowania w badaniach przesiewowych ani do zastąpienia radiologa. ## Dlaczego łączenie różnych badań może mieć znaczenie Ocena piersi w ramach screeningu wymaga równowagi między dokładnością rozpoznania a sprawnością pracy pracowni. Mammografia cyfrowa, określana w badaniu skrótem DM, pozostaje podstawową techniką, ale tworzy obraz dwuwymiarowy. Prawidłowe tkanki mogą nakładać się na siebie, co utrudnia zauważenie części zmian i może prowadzić do wyników fałszywie dodatnich. Problem ten jest szczególnie istotny w piersiach o dużej gęstości, w których struktura gruczołowa może ograniczać czytelność obrazu. Ultrasonografia, oznaczana jako US, jest często stosowana jako badanie uzupełniające. Może dostarczać informacji o miękkotkankowych zmianach, ich echogeniczności, brzegach, zachowaniu za zmianą oraz budowie wewnętrznej. Jej ograniczeniem pozostaje zależność od osoby wykonującej i interpretującej badanie, a także mniejsza przydatność w wykrywaniu mikrozwapnień. Tomosynteza, oznaczana jako DBT, poprawia widoczność niektórych zmian i może ograniczać liczbę wezwań do ponownej oceny, ale generuje duże zbiory obrazów. Ich analiza może wydłużać czas odczytu i zwiększać obciążenie poznawcze radiologa. - W badaniu modele trenowano na danych dotyczących 2187 piersi. - Wewnętrzna grupa walidacyjna obejmowała 632 piersi, a niezależna grupa z potwierdzeniem histopatologicznym 500 piersi. - Porównano sześć konfiguracji: US, DM, DBT, US-DM, DM-DBT oraz US-DBT. - Model US-DBT zwracał prawdopodobieństwo dotyczące pojedynczej piersi, a nie całej osoby, przy z góry ustalonym progu 0,50. ## Jak zaprojektowano i oceniono model Zespół przygotował równoległą architekturę głębokiego uczenia. Oznacza to, że poszczególne rodzaje obrazów były najpierw przetwarzane przez przeznaczone dla nich gałęzie modelu, a dopiero później łączone na poziomie cech. Dla danych z tomosyntezy wykorzystano zmodyfikowaną wersję sieci ResNet18 w układzie 2.5D, z konwolucjami grupowanymi. Architekturę uzupełniono o moduł uwagi CBAM, który pomaga modelowi koncentrować się na wybranych cechach obrazu, oraz klasyfikator typu MLP. Wszystkie konfiguracje generowały wynik na poziomie piersi. Taki sposób raportowania różni się od oceny uczestnika jako całości, ponieważ u jednej osoby mogą występować odmienne wyniki dla prawej i lewej piersi. Referencję dla niezależnej grupy stanowiło badanie histopatologiczne. Naukowcy sprawdzali działanie modeli zarówno w grupie wewnętrznej, jak i w osobnym zbiorze, w którym rozpoznania zostały potwierdzone patologicznie. Pozwoliło to porównać działanie pojedynczych metod obrazowania z konfiguracjami łączącymi dwa źródła danych. ## Najlepszy wynik uzyskał model US-DBT Model łączący ultrasonografię i tomosyntezę osiągnął najwyższe obserwowane wartości AUC w obu grupach walidacyjnych. W grupie wewnętrznej AUC wyniosło 0,944, z 95 procentowym przedziałem ufności od 0,926 do 0,963. W niezależnej grupie z potwierdzeniem histopatologicznym wartość ta wyniosła 0,934, z 95 procentowym przedziałem ufności od 0,913 do 0,955. Wyniki wskazują, że połączenie tych dwóch rodzajów obrazu pomagało modelowi rozróżniać piersi zaklasyfikowane jako obciążone ryzykiem od pozostałych przypadków w badanych zbiorach. W niezależnej grupie swoistość modelu wyniosła 0,955, a dodatnia wartość predykcyjna, czyli PPV, 0,958. Czułość osiągnęła 0,850 i nie różniła się istotnie od głównych modeli porównawczych. W praktyce statystycznej oznacza to, że najbardziej konsekwentna korzyść z połączenia US i DBT dotyczyła ograniczenia wyników fałszywie dodatnich, bez wykazanego istotnego pogorszenia zdolności do wykrywania przypadków uznanych za chore. Nie oznacza to jednak, że model prawidłowo klasyfikował każdą zmianę ani że wynik może samodzielnie zastąpić ocenę specjalisty. ## Możliwe zastosowanie i ograniczenia badania Autorzy wskazują, że oba źródła danych dostarczają informacji częściowo komplementarnych. Ultrasonografia może opisywać cechy samej zmiany, między innymi jej echogeniczność, granice, strukturę wewnętrzną i obraz tkanek znajdujących się za nią. Tomosynteza może lepiej pokazywać zniekształcenie architektury, cechy spikularne i mikrozwapnienia. Połączenie tych informacji w jeden wynik dotyczący piersi mogłoby w przyszłości wspierać radiologa przy porządkowaniu przypadków wymagających dalszej diagnostyki oraz przy ocenie wyników dodatnich albo niezgodnych między badaniami. Potencjalna korzyść byłaby szczególnie istotna w sytuacjach, w których wynik badania obrazowego wzbudza podejrzenie, ale nie przesądza o dalszym postępowaniu. Dotyczy to także piersi o dużej gęstości, małych zmian o średnicy mniejszej niż 2 cm oraz kategorii BI-RADS związanych z niższym poziomem podejrzenia. Model mógłby pomóc ustalać kolejność oceny przypadków i ograniczać część niepotrzebnych eskalacji wywołanych wynikami fałszywie dodatnimi. W badaniu nie oceniano jednak wpływu takiego rozwiązania na rzeczywisty czas pracy, decyzje lekarzy, liczbę biopsji, doświadczenia pacjentek ani wyniki leczenia. Wnioski należy interpretować z uwzględnieniem projektu badania. Było to badanie retrospektywne i jednoośrodkowe, dlatego jego wyniki mogą nie przenosić się bezpośrednio na inne placówki, aparaty, protokoły obrazowania i grupy pacjentek. Potrzebna jest zewnętrzna walidacja w wielu ośrodkach, a także prospektywne sprawdzenie modelu w warunkach rzeczywistego screeningu. Konieczne będzie również ustalenie, jak radiolodzy korzystają z wyniku systemu, jak reagują na przypadki niezgodne z jego oceną i czy użycie narzędzia rzeczywiście poprawia organizację diagnostyki. Publikacja w czasopiśmie Precision Clinical Medicine opisuje więc obiecujący etap rozwoju technologii, ale nie dowód gotowości do rutynowego wdrożenia. ## Wyjaśnienie pojęć ### [Czułość i swoistość](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/czulosc-i-swoistosc) Czułość opisuje wykrywanie przypadków z chorobą, a swoistość prawidłowe rozpoznawanie przypadków bez choroby. Oba parametry pomagają oceniać działanie testu. ### [Tomosynteza piersi](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/tomosynteza-piersi) Technika obrazowania piersi, która tworzy serię przekrojów i trójwymiarową reprezentację tkanek. Może poprawiać widoczność zmian, ale dostarcza większych zbiorów danych do analizy. ### [Pole pod krzywą ROC](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/pole-pod-krzywa-roc) Wskaźnik oceniający, jak dobrze model rozróżnia przypadki z chorobą od przypadków bez choroby. Wyższa wartość oznacza lepszą zdolność rozdzielania tych grup. ### [Mammografia cyfrowa](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/mammografia-cyfrowa) Badanie obrazowe piersi wykorzystujące promieniowanie rentgenowskie i tworzące dwuwymiarowy obraz. Nakładanie się tkanek może utrudniać ocenę zmian, zwłaszcza w piersiach o dużej gęstości. ### [BI-RADS](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/bi-rads) Ustandaryzowany system kategoryzowania wyników obrazowania piersi i wiążącego się z nimi poziomu podejrzenia. ## Źródło pierwotne [News Medical](https://www.news-medical.net/news/20260924/New-multimodal-AI-model-improves-breast-cancer-screening-accuracy.aspx) --- ## Informacje do cytowania - **Autor:** Redakcja - **Data publikacji:** 2026-09-24T23:26:06.620Z - **Ostatnia aktualizacja:** 2026-09-24T23:27:00.492Z - **Kategoria:** Zdrowie - **Adres kanoniczny:** [https://najnowsze-informacje.pl/zdrowie/ai-laczaca-us-i-tomosynteze-poprawila-ocene-ryzyka-raka-piersi](https://najnowsze-informacje.pl/zdrowie/ai-laczaca-us-i-tomosynteze-poprawila-ocene-ryzyka-raka-piersi) - **Wersja Markdown:** [https://najnowsze-informacje.pl/zdrowie/ai-laczaca-us-i-tomosynteze-poprawila-ocene-ryzyka-raka-piersi/index.md](https://najnowsze-informacje.pl/zdrowie/ai-laczaca-us-i-tomosynteze-poprawila-ocene-ryzyka-raka-piersi/index.md) **Sugerowane cytowanie:** > Najnowsze Informacje, „AI łącząca US i tomosyntezę poprawiła ocenę ryzyka raka piersi”, 2026-09-24, https://najnowsze-informacje.pl/zdrowie/ai-laczaca-us-i-tomosynteze-poprawila-ocene-ryzyka-raka-piersi