Что случилось
В Швеции завершилось крупное клиническое исследование, которое показало, что использование искусственного интеллекта (ИИ) при маммографии действительно лучше выявляет рак молочной железы и может спасать жизни.
Исследование называется MASAI, его результаты опубликованы 31 января 2026 года в медицинском журнале The Lancet. В нем участвовали более 100 тыс. женщин в возрасте от 40 до 80 лет. Все они проходили плановый скрининг рака груди в рамках государственной программы.
Участниц разделили на две группы. В первой группе снимки, как обычно, смотрели два врача-рентгенолога. Во второй группе маммограммы сначала анализировал ИИ. Он оценивал риск рака по шкале от 1 до 10 и выделял подозрительные участки на изображении. Если ИИ ставил низкий или средний риск, снимок проверял один врач. Если риск был максимальным, его смотрели два специалиста. Таким образом ИИ не заменял врача, а давал дополнительное мнение.
Исследование пришло к нескольким ключевым результатам: скрининг с ИИ выявил больше клинически значимых опухолей — тех, которые могут расти и требуют лечения.
Количество так называемых интервальных раков уменьшилось. Это случаи, когда опухоль пропускают на скрининге и находят уже между обследованиями. Такие формы часто бывают агрессивными. При этом число ложных тревог не выросло.
Также снизилась нагрузка на врачей. В группе с ИИ требовалось меньше повторных просмотров снимков, что особенно важно в условиях нехватки рентгенологов.
Алгоритм обучали на более чем 200 тыс. маммографий из разных стран. Авторы исследования подчеркивают: это первое испытание, которое доказало не просто точность ИИ, а его реальную пользу для пациентов.
Контекст и предпосылки
Искусственный интеллект применяют не только при диагностике рака молочной железы, но и при выявлении рака поджелудочной — заболевания, которое долгое время может протекать без выраженных симптомов.
В 2023 году в журнале Nature Medicine ученые описали модель PANDA. Она обучена анализировать обычные КТ-снимки и выявлять опухоли и подозрительные изменения поджелудочной железы. Нейросеть обучили на данных 3208 пациентов из одного медицинского центра, а затем проверили на независимых выборках. Задача алгоритма — находить ранние признаки на снимках, сделанных по другим поводам, когда врачи изначально не искали рак.
В 2024 году в Массачусетском технологическом институте разработали модель PRISM. Она не работает с изображениями, а анализирует электронные медицинские карты. Алгоритм оценивает совокупность диагнозов, анализов и обращений пациента и рассчитывает риск развития рака поджелудочной железы заранее. При этом данные остаются в разных медицинских организациях и не объединяются в одну базу.
Вероятные последствия
- Во многих странах не хватает рентгенологов, а повторное чтение маммограмм — трудозатратная практика. Схема, где ИИ берет на себя первичную оценку риска и часть снимков читает один врач, снижает нагрузку на специалистов. Это может помочь программам скрининга работать стабильнее: меньше очередей, быстрее результаты, проще масштабировать скрининг на новые регионы.
- Самый уязвимый момент скрининга — это не найденные вовремя опухоли, которые проявляются уже после «чистого» результата маммографии. Такие случаи часто развиваются быстрее и протекают тяжелее. Если ИИ сможет помочь сократить число подобных пропусков, это может изменить траекторию болезни: лечение будет начинаться раньше, вмешательства могут быть менее агрессивными, а прогноз — более благоприятным.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.