APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN BREAST CANCER DIAGNOSIS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Authors: SHERTAEVA A.B. , OSPANOVA D.A. , LYALKOVA I.A. , UALIYEV S.D. , ELYASIN P.A. , ABDRAKHMANOVA A.ZH. , KONDYBAYEVA A.M. , TANABAYEV B.D. 
Published: December 2024

Introduction. Breast cancer is one of the leading causes of mortality among women worldwide, and its early diagnosis plays a crucial role in improving clinical outcomes and reducing mortality. We aimed to assess the effectiveness of artificial intelligence (AI) methods in breast cancer diagnosis and conduct a meta-analysis of diagnostic accuracy based on data from multiple studies published from 2010 to 2023. Methods. A systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines. Literature searches were performed in PubMed, Scopus, and Web of Science databases using combinations of keywords and MeSH terms covering the topics "breast cancer," "artificial intelligence," "machine learning," and "deep learning." A total of 24 studies evaluating the diagnostic accuracy of AI methods using sensitivity, specificity, and area under the ROC curve (AUC) metrics were included in the meta-analysis. Statistical analysis was performed using a random-effects model, and the quality of studies was assessed using the QUADAS-2 tool. Results. The range of AUC values for AI methods was from 0.80 to 0.96, indicating high diagnostic accuracy. The highest scores were demonstrated in studies by McKinney et al. (2020) (AUC = 0.95, 95% CI: 0.92–0.98) and Ribli et al. (2018) (AUC = 0.95, 95% CI: 0.93–0.98). Convolutional neural networks (CNN) showed the highest accuracy among all methods. There was significant heterogeneity between studies, necessitating sensitivity analysis and meta-regression analysis to identify sources of heterogeneity. Conclusion. AI methods have significant potential in breast cancer diagnosis, demonstrating high sensitivity and specificity. However, further research should focus on improving reproducibility of results, standardizing approaches, and increasing the transparency of algorithms for their safe and effective application in medical practice.
Кіріспе. Сүт безі қатерлі ісігі әйелдер арасындағы өлім-жітімнің негізгі себептерінің бірі болып табылады, және оны ерте диагностикалау клиникалық нәтижелерді жақсартуда және өлім-жітімді төмендетуде маңызды рөл атқарады. Сүт безі қатерлі ісігін диагностикалауда жасанды интеллект (ЖИ) әдістерін қолданудың тиімділігін бағалау және 2010 жылдан 2023 жылға дейін жарияланған бірнеше зерттеулер деректеріне негізделген диагностикалық дәлдік бойынша мета-анализ жүргізу. Материалдар мен әдістер.Жүйелі шолу PRISMA нұсқауларына сәйкес жүргізілді. Әдебиеттерді іздеу PubMed, Scopus және Web of Science дерекқорларында «сүт безі қатерлі ісігі», «жасанды интеллект», «машиналық оқыту» және «терең оқыту» тақырыптарын қамтитын кілт сөздер мен MeSH терминдерінің комбинацияларын пайдалана отырып жүзеге асырылды. Мета-анализге сезімталдық, ерекшелік және ROC қисығы астындағы аудан (AUC) көрсеткіштерін пайдалана отырып, ЖИ әдістерінің диагностикалық дәлдігін бағалаған 24 зерттеу енгізілді. Деректердің статистикалық талдауы кездейсоқ әсерлер моделін пайдаланып жүргізілді, ал зерттеулердің сапасы QUADAS-2 құралы арқылы бағаланды. Нәтижелер. ЖИ әдістері үшін AUC мәндерінің диапазоны 0.80-ден 0.96-ға дейін болды, бұл олардың жоғары диагностикалық дәлдігін көрсетеді. Ең жоғары көрсеткіштер McKinney және т.б. (2020) (AUC = 0.95, 95% СД: 0.92–0.98) және Ribli және т.б. (2018) (AUC = 0.95, 95% СД: 0.93–0.98) зерттеулерінде көрсетілді. Нейрондық желілер (CNN) барлық әдістер арасында ең жоғары дәлдікті көрсетті. Зерттеулер арасындағы деректердің гетерогенділігі айтарлықтай болып, бұл сезімталдық талдауын және гетерогенділіктің көздерін анықтау үшін метарегрессиялық талдауды жүргізуді талап етті. Қорытынды. ЖИ әдістері сүт безі қатерлі ісігін диагностикалауда үлкен әлеуетке ие, олар жоғары сезімталдық пен ерекшелікті көрсетеді. Дегенмен, болашақ зерттеулер нәтижелердің қайталанымдылығын жақсартуға, тәсілдерді стандарттауға және алгоритмдердің медициналық тәжірибеде қауіпсіз әрі тиімді қолданылуын қамтамасыз ету үшін олардың ашықтығын арттыруға бағытталуы тиіс.
Введение. Рак молочной железы является одной из ведущих причин смертности среди женщин по всему миру, и его ранняя диагностика играет решающую роль в улучшении клинических исходов и снижении смертности. Оценить эффективность применения методов искусственного интеллекта (ИИ) в диагностике рака молочной железы и провести метаанализ диагностической точности на основе данных из нескольких исследований, опубликованных с 2010 по 2023 годы. Материалы и методы.Систематический обзор был проведен в соответствии с руководящими принципами PRISMA. Поиск литературы осуществлялся в базах данных PubMed, Scopus и Web of Science, с использованием комбинаций ключевых слов и терминов MeSH, охватывающих темы «рак молочной железы», «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение». В метаанализ были включены 24 исследования, оценивающие диагностическую точность методов ИИ с использованием показателей чувствительности, специфичности и площади под ROC-кривой (AUC). Статистический анализ данных проводился с использованием модели случайных эффектов, а качество исследований оценивалось с помощью инструмента QUADAS-2. Результаты. Диапазон значений AUC для методов ИИ составил от 0.80 до 0.96, что свидетельствует о высокой диагностической точности. Наиболее высокие показатели были продемонстрированы в исследованиях McKinney et al. (2020) (AUC = 0.95, 95% ДИ: 0.92–0.98) и Ribli et al. (2018) (AUC = 0.95, 95% ДИ: 0.93–0.98). Сверточные нейронные сети (CNN) показали наивысшую точность среди всех методов. Гетерогенность данных между исследованиями была значительной, что требовало проведения анализа чувствительности и метарегрессионного анализа для выявления источников гетерогенности. Заключение. Методы ИИ имеют высокий потенциал в диагностике рака молочной железы, демонстрируя высокую чувствительность и специфичность. Однако дальнейшие исследования должны быть направлены на улучшение репродуктивности результатов, стандартизацию подходов и повышение прозрачности алгоритмов для их безопасного и эффективного применения в медицинской практике.