Danes imamo v Sloveniji na voljo državni program presejanja, imenovan DORA, ki omogoča vsem ženskam, starim od 50 do 69 let, pregled z mamografijo - rentgenskim slikanjem dojk. Po 50. letu imajo ženske namreč večje tveganje za razvoj raka in presejalna mamografija je pomembna, saj z njo lahko odkrijemo bolezenske spremembe, ki še niso tako velike, da bi jih lahko zatipali. A znanost gre naprej in strokovnjaki že razvijajo še bolj sofisticirane in natančne metode za zgodnje odkrivanje raka. Čeprav je mamografija izjemno učinkovita, pri 10 do 15 odstotkih žensk ne pokaže natančnega rezultata in ženske zdravniki prosijo, naj se vrnejo na dodatne analize. S pomočjo umetne inteligence, ki so jo uporabili znanstveniki iz Splošne bolnišnice Massachusetts v laboratoriju za MIT računalniško znanost in umetno inteligenco, bo to morda kmalu že preteklost, saj razvijajo presejalni test, ki bo še bolj zanesljiv in natančen. V novi izdaji strokovne  revije Radiology so strokovnjaki opisali nov sistem, s katerim bodo lahko napovedali raka dojke že pet let pred nastankom.

Njihovo delo temelji na naprednem sistemu Googlove umetne inteligence, na katerem so razvili model, ki lahko zazna metastatski rak dojke z 99-odstotno natančnostjo in pa na podlagi sistema Alphanet's DeepMind, ki je bil ustvarjen s pomočjo strokovnjakov z Univerze London in ocenjuje sisteme umetne inteligence, da lahko dosegajo skoraj človeške sposobnosti pri preučevanju CT posnetkov. Druga skupina znanstvenikov na Univerzi New York pa je pred kratkim razvila sistem umetne inteligence, ki lahko odkrije genetsko napako, ki je odgovorna za nekatere vrste raka. ''Namesto pristopa, ki ustreza vsem, lahko sedaj pregled prilagodimo ženski, glede na njeno tveganje za razvoj raka dojke,'' je za venturebeat.com povedala avtorica nove raziskave Regina Barzilay, ki je tudi sama preživela raka dojke. ''Na primer, zdravnik lahko priporoči eni skupini žensk mamografijo na vsako leto, drugi skupini žensk, ki imajo večje tveganje, pa nadomestek z MRI pregledom.''

Soavtorica študije, profesorica z Univerze Harvard, Constance Lehman je pojasnila, da večina modelov za preučevanje tveganja za razvoj raka dojke vključuje številne dejavnike tveganja, kot so starost, družinska nagnjenost k raku dojke in raku jajčnikov, hormonski in reproduktivni dejavniki in gostota dojk. A nekateri dejavniki tveganja so manj povezani z razvojem raka dojk kot drugi, kar povzroči manj natančno prognozo.

Barzilay in njegovi kolegi so odkrili vzorec in identificirali tveganje, ki je bilo določeno na podlagi 90.000 mamografij in znanih izidov več kot 60.000 pacientov v Splošni bolnišnici Massachusetts. Te podatke so vnesli v sistem umetne inteligence, ki se je 'naučil' podatke in primerjave med njimi in tako dobil 'znanje', ki ga ima visoko usposobljen radiolog ali onkolog in celo znanje nekaterih podatkov, ki jih lahko zgreši tudi najbolj usposobljen zdravnik. ''Od leta 1960 so radiologi opazili, da imajo ženske edinstvene in zelo spremenljive vzorce tkiva dojk, ki so vidni na mamogramu,'' je dejala Lehmanova. ''Ti vzorci predstavljajo vpliv genetike, hormonov, nosečnosti, dojenja, prehrane, hujšanja in povečanja telesne mase. Zdaj lahko te podrobne informacije uporabimo za natančnejšo oceno tveganja na individualni ravni.''

Ekipa se je prav tako trudila zagotoviti, da bi bil model ocene tveganja enako natančen tudi za rasne manjšine in ne le za belce, saj tudi rasa vpliva na izid ocene tveganja. Kot pravijo, je test enako natančen tako za belke kot črnke in v eksperimenti študiji se je pokazalo, da lahko model trenutno z 31-odstotno natančnostjo napove raka dojke 5 let vnaprej, medtem ko tradicionalni načini lahko to napovedo z 18-odstotno natančnostjo.

Barzilay pravi, da bi tako lahko postavili temelje za mamografske preglede, s katerimi bi identificirali bolnike, ki so bolj ogroženi tudi zaradi drugih zdravstvenih težav, kot so bolezni srca in ožilja ali druge vrste raka. ''Naš cilj je, da bi ta napredna odkritja kmalu postala del standardne oskrbe pacientov,'' pravi soavtor Adam Yala. ''Z napovedovanjem, kdo bo v prihodnosti razvil raka, lahko raka odkrijemo, še preden se pojavijo simptomi in še preden se razvije.''