Mammografiya tekshiruvida BI-RADS 1, 2 yoki 3 natijasini olgan shaxslar odatda joriy tekshiruvda saraton nuqtayi nazaridan manfiy yoki asosan xavfsiz (yaxshi sifatli) deb hisoblanadi. Biroq ayni bir BI-RADS toifasida bo‘lgan shaxslarning kelajakda ko‘krak bezi saratoni rivojlanish xavfi bir xil emas. Amaldagi skrining tizimlari ko‘pincha yoshga va joriy mammografiya toifasiga asoslangan o‘xshash kuzatuv oraliqlarini qo‘llaydi; o‘tmishdagi hisobotlarda to‘plangan klinik belgilarning kelajakdagi xavfga qo‘shadigan hissasi esa muntazam amaliyotda tizimli ravishda hisoblab chiqilmaydi.

Ushbu tadqiqot xom mammografiya tasvirlariga kirmasdan, faqatgina radiologlarning o‘tmishdagi va joriy hisobot matnlari hamda elektron tibbiy yozuvlardagi tuzilmaviy ma’lumotlardan foydalangan holda bir yildan besh yilgacha bo‘lgan davrda ko‘krak bezi saratoni xavfini bashorat qiluvchi modelni ishlab chiqdi.

Ma’lumotlar mualliflar tomonidan Braziliyaning eng yirik xususiy tibbiy tizimi sifatida ta’riflangan Hapvida tizimining 200 dan ortiq shifoxona va klinikalaridan olindi. 2016-yil yanvaridan 2025-yil dekabriga qadar BI-RADS 1, 2 yoki 3 deb tasniflangan qariyb 4,61 million mammografiya hisoboti va 1,81 million kishi dastlabki ma’lumotlar bazasini tashkil etdi.

Besh yillik xavf tahlili uchun yosh, o‘tmishdagi saraton holati, erta davrda saratonning tasdiqlanishi va yetarli kuzatuv mavjudligi kabi mezonlar qo‘llanildi. Asosiy matn va bemorlar oqim sxemasi besh yillik kohortada 278 475 kishiga tegishli 706 545 ta mos mammografiya tekshiruvi mavjudligini va ularning 9 620 tasi besh yil ichida ijobiy natija bilan bog‘langanini bildiradi. Bu tekshiruv darajasida taxminan 1,36 foiz hodisalar chastotasiga to‘g‘ri keladi.

Shu bilan birga, tadqiqot hisobotida raqamli ichki nomuvofiqlik mavjud. 1-jadvalda besh yillik jami tekshiruvlar soni 706 910 deb ko‘rsatilgan. Ayni shu jadvaldagi BI-RADS 1, 2 va 3 toifalarining yig‘indisi ham 706 910 ga teng. Aksincha, asosiy matnda va 2-rasmda 706 545 soni qo‘llanilgan. Bundan tashqari, keltirilgan 566 698 ta o‘qitish va 142 517 ta sinov tekshiruvining yig‘indisi 709 215 bo‘lib, ikkala umumiy songa ham mos kelmaydi. Bu farqlarga yakuniy tahrirda oydinlik kiritilishi lozim.

Modelning kiruvchi ma’lumotlari ikki asosiy blokdan iborat bo‘ldi. Birinchi blok yosh, menarxe va menopauza yoshi, tug‘ruqning yo‘qligi, homila tushishlar soni, oilada ko‘krak yoki tuxumdon saratoni tarixi, emizish, tana vazni indeksi, BI-RADS toifasi, sug‘urta to‘lovi va geografik pochta indeksi kabi tuzilmaviy klinik ma’lumotlarni o‘z ichiga oldi.

Ikkinchi blok shaxslarning indeks mammografiyasidan oldingi radiologiya hisobotlarining xronologik tartiblangan matnlarini va tekshiruvlar orasidagi vaqt oraliqlarini qamrab oldi. Hisobot matnlari TF-IDF usuli bilan sonli vektorlarga aylantirildi, o‘tmishdagi hisobotlar o‘rtacha yoki yaqinroq muddatdagi tekshiruvlarga ko‘proq ahamiyat beruvchi vaqt bo‘yicha vaznlangan birlashtirish usullari bilan umumlashtirildi.

Besh yillik prognoz uchun sinov to‘plamida AUROC ko‘rsatkichi 0,863 va 95% ishonchlilik oralig‘i 0,853–0,871 deb qayd etildi. Bir yildan to‘rt yilgacha bo‘lgan modellarda AUROC qiymatlari 0,82 dan 0,85 gacha o‘zgardi. Besh yillik kuzatuv muddatini birgalikda baholovchi konkordans indeksi 0,859 ga teng bo‘ldi.

AUROC 0,86 ko‘rsatkichi tasodifiy tanlangan saraton rivojlangan tekshiruv bilan saraton rivojlanmagan tekshiruv taqqoslanganda, modelning saraton rivojlangan tekshiruvga yuqoriroq xavf ballini berish ehtimoli taxminan 86% ekanligini anglatadi. Bu qiymat model individual shaxsda “saratonni 86% aniqlik bilan bildi” degani emas.

Model faqat eng yuqori xavfli 3,4 foizlik tekshiruv guruhini belgilaganda, besh yil ichida saraton rivojlanadigan ijobiy tekshiruvlarning 50,1 foizini qamrab oldi. Ushbu ishchi nuqtada o‘ziga xoslik (spetsifiklik) 97,3% va ijobiy prognoz qiymati (PPV) taxminan 25,1% bo‘ldi. Boshqacha aytganda, yuqori xavfli deb belgilangan qariyb har to‘rt tekshiruvdan biri besh yillik ijobiy natija bilan bog‘liq; ammo bu ushbu shaxslarda darhol saraton mavjudligini yoki biopsiya talab etilishini bildirmaydi.

Past xavf tahlili ham e’tiborga loyiqdir. Eng past xavfli tekshiruvlarning 25 foizi past xavf guruhi sifatida tanlanganda, barcha besh yillik saraton hodisalarining 5 foizi ushbu guruhda qoldi. Eng past xavfli 47 foiz tanlanganda esa barcha ijobiy hodisalarning 10 foizi ushbu guruhda qoldi. Ushbu natijalarning to‘g‘ri talqini “past xavf guruhidagi shaxslarning 10 foizida saraton paydo bo‘ldi” degani emas.

Tadqiqot annotatsiyasida qo‘llanilgan “eng past 47% lik guruhda atigi 10% saraton rivojlandi” degan jumla chalg‘ituvchidir. 4-rasm va natijalar bo‘limiga ko‘ra, 10% lik qiymat barcha saraton hodisalarining qanchasi past xavf guruhida qolib ketganini ko‘rsatuvchi soxta manfiy (false negative) ulushidir. Past xavf guruhidagi tekshiruvlarning taxminan 99,6 foizi besh yil davomida manfiy bo‘lib qolgan; binobarin, guruh ichidagi ijobiylik darajasi taxminan 0,4% atrofida.

Model BI-RADS toifalarining o‘z ichidagi sezilarli xavf tafovutlarini ham ko‘rsatib berdi. BI-RADS 1, 2 va 3 toifalarida kelajakda saraton rivojlangan tekshiruvlarning xavf ballari keng tarqalishni namoyish etdi. Ushbu topilma bitta mammografiyaning BI-RADS toifasi kelajakdagi xavfni to‘liq ifodalamasligini, o‘tmishdagi hisobotlar va klinik xususiyatlar qo‘shimcha ma’lumot berishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Tushunarlilik (explainability) tahlilida yuqori xavf bashoratlariga eng kuchli ta’sir ko‘rsatgan hisobot iboralari qatoriga o‘tmishdagi ko‘krak jarrohligi, mastektomiya, kalsifikatsiyalar va arxitektura buzilishlari (architectural distortion) kirdi. Past xavf bashoratlarida esa ikki ko‘krakning simmetrik ko‘rinishi, qarama-qarshi ko‘krakda yoki qo‘ltiq osti limfa tugunlarida shubhali belgilar yo‘qligi va tinchlantiruvchi radiologik iboralar ajralib turdi.

Tuzilmaviy ko‘rsatkichlarda oila tarixi va reproduktiv tarix yuqori xavf prognozlariga ko‘proq hissa qo‘shdi. Sug‘urta to‘lovi darajasi va geografik hudud kabi ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlar esa ayrim to‘g‘ri manfiy prognozlarda sezilarli bo‘ldi. Ushbu oxirgi topilmani ehtiyotkorlik bilan talqin qilish kerak; iqtisodiy va geografik o‘zgaruvchilar biologik xavfni emas, balki tibbiy xizmatlardan foydalanish, kuzatuv intizomi yoki ma’lumotlarni qayd etish shaklini ham aks ettirishi mumkin.

Model kalibratsiyasi beta kalibratsiyasi va izotonik regressiya yordamida yaxshilandi. Har ikki usulda Brayer skori taxminan 0,014 deb qayd etilgan bo‘lsa, kalibrlanmagan modelda bu ko‘rsatkich 0,093 bo‘ldi. Eng yuqori xavf bashoratlarida yengil ortiqcha ishonch (overconfidence) kuzatildi. Hodisalar kam uchrashi sababli Brayer skorini tarqalish darajasi (prevalens) bilan birga talqin qilish lozim; tadqiqotda faqatgina o‘rtacha chastotani bashorat qiluvchi sodda taqqoslash modelining Brayer skori berilmagan.

Tadqiqot ushbu model real klinik amaliyotda erta tashxisni oshirishi, o‘lim holatlarini kamaytirishi yoki skrining xarajatlarini qisqartirishini isbotlamagan. Model shifokorlarning qarorlarini o‘zgartiradigan tarzda prospektiv ravishda qo‘llanilmagan, yuqori xavf guruhiga qo‘shimcha MRT yoki biopsiya belgilanmagan va past xavf guruhida skrining oralig‘i amalda ikki yilga uzaytirilmagan.

Shu sababli natijalar individuallashtirilgan skrining uchun kuchli texnik imkoniyatni ko‘rsatsa-da, hali skrining qo‘llanmasi hisoblanmaydi. Mualliflar ta’kidlaganidek, prospektiv validatsiya, iqtisodiy samaradorlik tahlili, soxta ijobiy natijalar keltirib chiqaradigan biopsiya va xavotir yuki, kechiktirilgan tashxis xavfi va turli sog‘liqni saqlash tizimlaridagi tashqi validatsiya yakunlanmasdan klinik siyosat o‘zgartirilmasligi kerak.

Tadqiqotning asosiy muammosi nimada?

Ko‘krak bezi saratonini an’anaviy skrining qilish dasturlarida yosh, oila tarixi va joriy mammografiya natijasi kabi cheklangan omillardan foydalaniladi. Ko‘pgina sog‘liqni saqlash tizimlarida muayyan yosh guruhidagi shaxslarga har yili yoki ikki yilda bir marta mammografiya tavsiya etiladi.

Bu yondashuv aholi darajasida qo‘llanilishi mumkin bo‘lsa-da, bir xil yoshdagi va bir xil BI-RADS toifasidagi ikki kishining haqiqiy xavfi bir-biridan keskin farq qilishi mumkin. Masalan, har ikkisi ham BI-RADS 2 bo‘lgan ikki shaxsning birida o‘tmishdagi hisobotlarida takroriy kalsifikatsiya, arxitektura buzilishi va jarrohlik tarixi bo‘lsa, ikkinchisida yillar davomida o‘zgarmagan, simmetrik va xavfsiz belgilar mavjud bo‘lishi mumkin.

Tadqiqotning asosiy savoli quyidagicha:

Agar insonning barcha o‘tmishdagi mammografiya hisobotlari va muntazam elektron tibbiy yozuvlari birgalikda baholansa, joriy tekshiruv manfiy yoki ehtimoliy xavfsiz bo‘lsa ham, kelgusi bir yildan besh yilgacha bo‘lgan davrdagi ko‘krak bezi saratoni xavfini aniqroq ajratish mumkinmi?

BI-RADS 1, 2 va 3 nimani anglatadi?

Model BI-RADS 4, 5 yoki 6 bilan murojaat qilgan shaxslarning mavjud saraton ehtimolini baholash uchun ishlab chiqilmagan. Maqsad joriy tekshiruvi manfiy yoki ehtimoliy xavfsiz ko‘ringan shaxslar orasida kelajakdagi xavfni farqlashdir.

Ushbu model joriy mammogrammadagi saratonnimi yoki kelajakdagi saratonnimi bashorat qiladi?

Tadqiqot kelajakdagi saraton xavfini bashorat qilishga qaratilgan. Indeks mammografiyasidan keyingi dastlabki 90 kun ichida xavfli o‘sma tasdiqlangan tekshiruvlar chiqarib tashlandi. Shu tariqa joriy tekshiruv vaqtida allaqachon mavjud bo‘lgan yoki darhol aniqlangan saratonlarning “kelajakdagi xavf” sifatida baholanishining oldi olindi.

Birlamchi natija indeks mammografiyasidan 90 kun o‘tib boshlanib, tanlangan prognoz muddatining oxirigacha paydo bo‘ladigan ko‘krak bezi saratoni ko‘rsatkichidir.

Ijobiy natija quyidagi yo‘llardan biri bilan belgilandi:

• BI-RADS 6 toifasi,
• Xavfli o‘sma biopsiyasi natijasi,
• BI-RADS 5 toifasi; biroq keyingi olti oyda manfiy yoki yaxshi sifatli tekshiruv bilan rad etilmagan bo‘lishi kerak.

Ushbu natija ta’rifi faqat gistopatologik jihatdan tasdiqlangan saratonlardan iborat emas. BI-RADS 5 yoki 6 kodlarining ham yakuniy natijaga hissa qo‘shishi ehtimoliy noto‘g‘ri tasniflashga olib kelishi mumkin. Tadqiqotchilar vaqt oraliqlarini o‘zgartirib sezgirlik tahlillarini o‘tkazdilar va model samaradorligida jiddiy o‘zgarish kuzatilmaganini bildirdilar.

Kuzatuvning yetarliligi qanday aniqlandi?

Tekshiruv muayyan prognoz muddatida manfiy deb tasniflanishi uchun bemor ushbu davr mobaynida tizim ichida kuzatilgan bo‘lishi talab etilar edi. Kuzatuv yillik oraliqlarga ajratildi va shaxsda maqsadli davr oxirida yoki undan keyin kamida bitta mammografiya yoki biopsiya yozuvi bo‘lishi talab qilindi.

Masalan, besh yillik tahlilda shaxsning beshinchi yilda yoki undan keyin tizimda mammografiya yoxud biopsiya yozuvi mavjud bo‘lishi shart edi. Yetarli kuzatuvga ega bo‘lmagan tekshiruvlar besh yillik tahlildan chiqarildi, ammo qisqaroq kuzatuv mezoniga javob bersa, bir yoki ikki yillik tahlillarda saqlab qolindi.

Bu usul soxta manfiy yorliqlarni kamaytirishga qaratilgan. Boshqa tomondan, u muntazam kuzatuvdan o‘tadigan va ayni bir xususiy tibbiy tizimda qoladigan shaxslarni saralab oladi. Tizimdan chiqib ketgan, boshqa markazda tashxis qo‘yilgan yoki uzoq vaqt mammografiya qildirmagan shaxslar tahlildan chetda qolgan bo‘lishi mumkin.

Binobarin, modelning samaradorligi muntazam va hujjatlashtirilgan kuzatuvga ega xususiy tibbiy tizim foydalanuvchilarida o‘lchangan. Uni uzuq-yuluq yozuvlarga ega sog‘liqni saqlash tizimlariga aynan ko‘chirish mumkinligi ko‘rsatilmagan.

Besh yillik kohorta qanday shakllantirildi?

Tahlil shaxs darajasidami yoki mammografiya tekshiruvi darajasidami o‘tkazildi?

Bir kishi tadqiqot davrida bir nechta mos mammografiyaga ega bo‘lishi mumkin. Har bir mos mammografiya o‘sha sanada mavjud ma’lumotlar asosida alohida indeks tekshiruv va alohida xavf prognozi sifatida baholandi.

Ayni bir shaxs o‘qitish va sinov to‘plamlariga bo‘linmadi. Ma’lumotlarni ajratish shaxs darajasida amalga oshirildi va bir shaxsning barcha tekshiruvlari ayni bir to‘plamda saqlandi. Bu yondashuv o‘qitish-sinov ma’lumotlarining sizib chiqishini (data leakage) oldini oluvchi muhim kuchli jihatdir.

Shu bilan birga, samaradorlik ko‘rsatkichlarining birligi asosan mammografiya tekshiruvidir. Ayni bir shaxs sinov to‘plamida bir nechta indeks tekshiruv bilan ifodalanishi mumkin. Shu sababli “eng yuqori xavfli 3,4%” iborasi to‘g‘ridan-to‘g‘ri noyob shaxslarning 3,4 foizini anglatmasligi mumkin.

Ayni bir shaxsga tegishli tekshiruvlar bir-biridan mustaqil emas. Tadqiqot ushbu bog‘liqlik ishonchlilik intervallarida qanday hisobga olinganini asosiy matnda batafsil tushuntirmagan.

Modelda foydalanilgan tuzilmaviy ma’lumotlar

Sug‘urta to‘lovi va pochta indeksi bevosita biologik ko‘krak bezi saratoni belgilari emas. Ular tibbiy xizmatlardan foydalanish, daromad, hududiy tibbiy infratuzilma, kuzatuv chastotasi va yozuvlar sifati kabi turli jarayonlarning bilvosita ko‘rsatkichi bo‘lishi mumkin.

Longitudional mammografiya hisobotlaridan qanday foydalanildi?

Har bir shaxs indeks tekshiruvidan oldingi mammografiya hisobotlarining xronologik ketma-ketligi bilan ifodalandi. Har bir o‘tmishdagi yozuv quyidagi ma’lumotlarni o‘z ichiga oldi:

• Radiologning erkin matnli hisoboti,
• Tegishli BI-RADS toifasi,
• Oldingi mammografiya bilan oradagi vaqt oralig‘i.

Model faqatgina oxirgi hisobotga qarab qolmay, o‘tmishdagi hisobotlar davomida paydo bo‘lgan, yo‘qolgan yoki takrorlangan radiologik iboralarni umumlashtirishga harakat qildi.

Bu yondashuv quyidagi turdagi ma’lumotlarni qamrab olishi mumkin:

• Yillar davomida takrorlangan kalsifikatsiya iboralari,
• Arxitektura buzilishining yangi yoki doimiy ekanligi,
• Oldingi jarrohlik o‘zgarishlari,
• Ikki tekshiruv orasidagi vaqtning cho‘zilishi yoki qisqarishi,
• BI-RADS toifalarining vaqt o‘tishi bilan dinamikasi.

TF-IDF qanday vazifani bajardi?

Radiologiya hisobotlari to‘g‘ridan-to‘g‘ri neyron tarmoqqa xom jumlalar ko‘rinishida berilmadi. Matnlar so‘z va so‘z birikmalarining (bigrammalarning) hisobot ichidagi ahamiyatini o‘lchaydigan TF-IDF usuli yordamida sonli vektorlarga aylantirildi.

Tadqiqot qo‘llagan usulning asosiy mantiqini tushuntirish maqsadida quyidagicha ko‘rsatish mumkin:

\[ TF\text{-}IDF(t,d)=TF(t,d)\times\log\left(\frac{N}{DF(t)}\right) \]

Bunda:

• t — muayyan so‘z yoki atamani,
• d — tahlil qilinayotgan radiologiya hisobotini,
• TF(t,d) — atamaning tegishli hisobotda qanchalik tez-tez uchrashini,
• DF(t) — atamaning nechta turli hisobotda uchrashini,
• N — jami hisobotlar sonini ifodalaydi.

Deyarli barcha hisobotlarda uchraydigan “ko‘krak” yoki “mammografiya” kabi so‘zlar past ajratuvchi vazn olgan bo‘lsa, “arxitektura buzilishi” yoki muayyan jarrohlik iboralari yuqori ajratuvchi vaznga ega bo‘ldi.

TF-IDF ning afzalligi model qaysi so‘z yoki so‘z birikmalariga ahamiyat berayotganini aniq ko‘rish imkoniyatidadir. Boshqa tomondan, u so‘zlarning kontekstini zamonaviy til modellari kabi chuqur ifodalamasligi mumkin. Inkor shakllari, noaniqliklar, hisobot shablonlari va muassasalarga xos yozish uslublari model samaradorligiga ta’sir qilishi mumkin.

O‘tgan hisobotlarning vaqti qanday hisobga olindi?

Model arxitekturasida o‘tgan hisobotlarni yagona bemor vektoriga aylantiruvchi modulli birlashtirish mexanizmi qo‘llanildi. Oddiy o‘rtacha qiymat va yaqinroq muddatdagi tekshiruvlarga ko‘proq ahamiyat beruvchi vaqt bo‘yicha vaznlangan o‘rtacha variantlari baholandi.

Tadqiqotda bayon etilgan eksponensial vaqt vaznining asosiy mantiqini quyidagi munosabat bilan tushuntirish mumkin:

\[ w_i=\frac{e^{-\lambda\Delta t_i}}{\sum_j e^{-\lambda\Delta t_j}} \]

Bunda:

• Δt_i — o‘tgan hisobot bilan indeks tekshiruvi orasidagi vaqtni,
• λ — eski hisobotlar vaznining qanchalik tez kamayishini belgilovchi parametrni,
• w_i — tegishli o‘tgan hisobotning umumiy xulosadagi vaznini bildiradi.

Ushbu formula tadqiqotning vaqt bo‘yicha vaznlangan yondashuvini tushuntirish uchun berilgan. Qo‘llanilgan aniq parametrlar va eng yaxshi jamlash varianti asosiy PDF da batafsil ko‘rsatilmagan, qo‘shimcha materiallarga havola qilingan.

Model arxitekturasida muhim tushuntirish nomuvofiqligi

Tadqiqot dizayni bo‘limida har bir prognoz muddati uchun alohida model o‘qitilgani aytiladi. Bunga zid ravishda, model arxitekturasi bo‘limida va 1-rasmda yagona zich neyron tarmog‘i bir, ikki, uch, to‘rt va besh yillik ehtimolliklarni bir vaqtning o‘zida ishlab chiqarishi ko‘rsatilgan.

Ushbu ikki tushuntirish bir-biridan farq qiluvchi model tuzilmalarini ifodalaydi:

• Har bir vaqt oralig‘i uchun mustaqil model,
• Besh vaqtni bir vaqtda bashorat qiluvchi ko‘p chiqishli yagona model.

Yakuniy tatbiqning qaysi biri ekanligiga aniqlik kiritilishi lozim. Model arxitekturasi, yo‘qotish funksiyasi va vaqt oraliqlari o‘rtasida ma’lumot almashinuvi nuqtayi nazaridan bu farq muhimdir.

Model qanday o‘qitildi va sinovdan o‘tkazildi?

• Ma’lumotlar shaxs darajasida o‘qitish va sinov to‘plamlariga ajratildi.
• Ayni bir shaxs ikki xil asosiy to‘plamga tushmadi.
• O‘qitish ma’lumotlari doirasida besh qatlamli kross-validatsiya (5-fold cross-validation) qo‘llanildi.
• Giperparametrlar validatsiya samaradorligiga ko‘ra tanlandi.
• Yakuniy ko‘rsatkichlar ajratib qo‘yilgan mustaqil sinov to‘plamida hisoblandi.
• Noaniqliklar qayta tanlashga asoslangan ishonchlilik intervallari bilan taqdim etildi.

Bu yondashuv tasodifiy bemorlar taqsimotiga asoslangan ichki validatsiyadir. Keyingi yillarda kelgan bemorlar bilan alohida vaqtinchalik validatsiya yoki boshqa sog‘liqni saqlash tizimida mustaqil tashqi validatsiya o‘tkazilmagan.

AUROC natijalari

Besh yillik modelning yuqoriroq samaradorlik ko‘rsatishi dastlab kutilmagan tuyulishi mumkin, chunki uzoqroq kelajakni bashorat qilish odatda qiyinroq kechadi. Mualliflar buni besh yillik kohortada ko‘proq saraton hodisalari mavjudligi va turli vaqt oraliqlari uchun o‘qitish rejimlarining farqlanishi bilan izohlaydilar.

AUROC nimani ko‘rsatadi va nimani ko‘rsatmaydi?

AUROC modelning ijobiy va manfiy tekshiruvlarni qanchalik to‘g‘ri tartiblay olishini o‘lchaydi. Keng tarqalgan talqinga ko‘ra:

\[ AUROC=P(Xavf_{ijobiy}>Xavf_{manfiy}) \]

Besh yillik AUROC=0,863 qiymati tasodifiy tanlangan ijobiy tekshiruvga tasodifiy tanlangan manfiy tekshiruvga qaraganda yuqoriroq xavf bali berilish ehtimoli taxminan 86,3% ekanligini anglatadi.

AUROC ko‘rsatkichi:

• Insonning qat’iy saraton ehtimolini ko‘rsatmaydi.
• Belgilangan xavf foizining to‘g‘ri kalibrlanganligini yolg‘iz o‘zi isbotlamaydi.
• Soxta ijobiy yoki soxta manfiy natijalarning klinik xarajatlarini hisobga olmaydi.
• Modeldan foydalanish o‘lim darajasini kamaytirishini ko‘rsatmaydi.

Konkordans indeksi

Besh yilgacha bo‘lgan barcha kuzatuv davrlari birgalikda baholanganda C-indeksi 0,859 deb qayd etildi. Konkordans indeksi saraton ertaroq rivojlangan tekshiruvga yuqoriroq xavf berilgan-berilmaganligini baholaydi.

Biroq tadqiqotning asosiy modellashtirilishi ikkilik vaqt oraliqlari prognozlari sifatida tavsiflanadi. C-indeksining qaysi xavf skori va tsenzuralash yondashuvi bilan hisoblangani asosiy matnda cheklangan darajada berilgan.

Kalibrlash nima uchun zarur?

Ikkita model bemorlarni o‘xshash aniqlikda tartiblashi mumkin, ammo ulardan biri xavfni doimiy ravishda yuqori baholashi mumkin. Klinik qarorlarda faqat tartiblash emas, balki “bu shaxsning besh yillik xavfi taxminan necha foiz?” degan savol ham muhimdir.

Tadqiqotda uchta kalibrlash usuli baholandi:

• Platt shkalalash,
• Beta kalibratsiyasi,
• Izotonik regressiya.

Platt shkalalash jiddiy sinflar nomutanosibligi sharoitida ehtimolliklarni juda tor oraliqqa siqib qo‘ydi. Beta va izotonik kalibrlash maqbulroq natijalar berdi.

Eng yuqori xavf oralig‘ida har ikkala kalibrlangan model ham xavfni biroz yuqori baholadi. Ushbu sohada namunalar sonining kamligi va hodisalarning kam uchrashi baholash noaniqligini oshiradi.

Besh yillik saraton uchrash darajasi past bo‘lgani sababli Brayer skori tabiiy ravishda kichik bo‘lishi mumkin. Tadqiqotda barcha bemorlarga umumiy uchrash darajasini belgilaydigan sodda ma’lumotnoma modeli bilan Brayer taqqoslanishi berilmagan. Shu sababli 0,014 qiymati yolg‘iz o‘zi kalibrlashning klinik yetarliligini isbotlamaydi.

Eng yuqori riskli 3,4% lik guruh

Ushbu chegara klinik amaliyotda tasdiqlangan biopsiya yoki MRT chegarasi emas. Mualliflar yuqori xavfli shaxslarni qayta baholash, qisqaroq kuzatuv yoki qo‘shimcha tekshiruv uchun ajratib olish mumkinligini muhokama qiladilar; ammo bu strategiyalar tadqiqotda amalda qo‘llanib ko‘rilmagan.

Yuqori xavfli deb belgilanganlarning qariyb to‘rtdan uch qismida besh yil ichida ijobiy natija rivojlanmagan. Ushbu shaxslarga qo‘shimcha biopsiya yoki vizualizatsiya qo‘llanilishi soxta ijobiylik, xavotir, xarajat va ortiqcha aralashuvlarni keltirib chiqarishi mumkin.

Past xavfli 25% va 47% qanday talqin qilinishi kerak?

Soxta manfiy ulushi (False Negative Rate) barcha ijobiy natijalarning qanchasi past xavf guruhiga tushib qolganini ko‘rsatadi. Bu guruh ichidagi haqiqiy saraton darajasi emas.

Model past xavfli shaxslarning skrining oralig‘ini ikki yilga uzaytirish mumkinligi to‘g‘risida siyosiy ssenariy taqdim etadi. Biroq ushbu ssenariy amalda qo‘llanib sinab ko‘rilmagan. Skriningni kechiktirish natijasida yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan bosqichning og‘irlashishi, intervalli saraton, o‘lim, hayot sifati yoki xarajatlar o‘lchanmagan.

BI-RADS toifalari ichidagi yashirin xavf tafovuti

4-rasmda kelajakda ijobiy natija rivojlangan BI-RADS 1, 2 va 3 tekshiruvlarining model xavf ballari keng va bir-birini qoplovchi taqsimotlarni ko‘rsatadi.

Ushbu natija ikkita muhim nuqtaga ishora qiladi:

• BI-RADS 3 umumiy hisobda yuqoriroq xavfga ega bo‘lsa-da, barcha BI-RADS 3 tekshiruvlari bir xil emas.
• BI-RADS 1 yoki 2 natijasini olgan ayrim tekshiruvlar o‘tgan hisobotlar va klinik xususiyatlar sababli yuqori uzoq muddatli xavf ballini olishi mumkin.

Model BI-RADS o‘rnini bosish uchun emas, balki BI-RADS toifasiga qo‘shimcha uzoq muddatli xavf qatlami sifatida ishlab chiqilgan.

Yosh guruhlari bo‘yicha samaradorlik

2-jadval yuqori yosh guruhini 50–74, natijalar matni esa 50–75 deb belgilagan. Tadqiqotning umumiy muvofiqlik mezoni 18–75 yoshdir. Bu kichik, ammo tuzatilishi kerak bo‘lgan hisobot farqidir.

18–39 yosh guruhining mammografiya tekshiruviga qanday klinik sabablar bilan kelgani ham muhimdir. Ushbu yoshda mammografiya qildirgan shaxslar umumiy yosh aholidan farqli xavf xususiyatlariga ega bo‘lishi mumkin. Binobarin, samaradorlikni butun 18–39 yosh guruhiga umumlashtirib bo‘lmaydi.

Hududlar bo‘yicha samaradorlik

Model barcha hududlarda tasodif darajasidan yuqori ajratish ko‘rsatkichini namoyon qildi. Biroq besh yillik mos tekshiruvlarning 70,4 foizi Shimoli-sharqiy hududdan olingan. Janub va O‘rta-g‘arb hududlaridagi tanlanma ancha kichik va ishonchlilik intervallari kengdir.

1-jadvalda besh hududning sonlari jami tekshiruvlar soniga yetmaydi; hududiy ma’lumotlari to‘liq bo‘lmagan tekshiruvlar kichik guruh tahlilidan chiqarilgan. Shu sababli “barcha hududlarda mustahkam umumlashtirish” iborasini, ayniqsa, kam vakillik qilingan hududlar uchun ehtiyotkorlik bilan ishlatish zarur.

Tushunarlilik uchun integrallangan gradientlar

Model qarorlariga qaysi xususiyatlar hissa qo‘shganini baholash uchun integrallangan gradientlar (integrated gradients) usuli qo‘llanildi.

Uslubning asosiy matematik mohiyati quyidagicha:

\[ IG_i(x)=(x_i-x_i')\int_0^1\frac{\partial F(x'+\alpha(x-x'))}{\partial x_i}\,d\alpha \]

Bunda:

• x — haqiqiy tekshiruv kiruvchi ma’lumotini,
• x′ — taqqoslash uchun foydalanilgan boshlang‘ich ma’lumotni,
• F — modelning xavf chiqishini,
• IG_i — i-xususiyatning prognozga qo‘shgan hissasini ifodalaydi.

Matn xususiyatlarida boshlang‘ich nuqta sifatida ma’lumotsiz nol vektor, tuzilmaviy xususiyatlarda esa standartlashtirilgan aholi o‘rtacha qiymati olindi.

Bu usul muayyan xususiyat model qarorini qaysi yo‘nalishda o‘zgartirganini ko‘rsatadi. U xususiyatning real hayotda saratonga sabab bo‘lishini isbotlamaydi.

Matn bloki samaraliroq bo‘ldimi yoki tuzilmaviy ma’lumotlarmi?

5-rasmda radiologiya hisoboti matnlarining umumiy hissasi tuzilmaviy xususiyatlardan ko‘pincha yuqoriroq ekanligi ko‘rinadi. Biroq matn bloki minglab so‘z va iboralardan, tuzilmaviy blok esa ancha kam sondagi o‘zgaruvchilardan iborat.

Shu sababli umumiy hissaning yuqoriligi qisman matn blokining o‘lchami kattaroq bo‘lganidan kelib chiqishi mumkin. Tadqiqotchilar ushbu cheklovni ochiq tan oladilar.

Manfiy bashoratlar kam sonli kuchli va xotirjam qiluvchi iboralarga tayangan bo‘lsa, ijobiy bashoratlar hisobot lug‘atidagi kengroq atamalar guruhining birgalikdagi hissasi bilan shakllandi.

Yuqori xavf bashoratlarida ajralib turgan iboralar

• Ko‘krak jarrohligi,
• O‘ng mastektomiya,
• Duktal tarqalish,
• Tomirlar kengayishi (vaskulyar dilatatsiya),
• Kalsifikatsiyalar,
• Spikulyar yoki shubhali belgilar,
• Arxitektura buzilishi (mimari distorsiyon),
• Mikrokalsifikatsiyalar,
• Ko‘krak o‘smasi yoki tuguniga ishora qiluvchi iboralar.

Ushbu atamalarning yuqori xavf bilan bog‘lanishi klinik jihatdan mantiqiy ko‘rinadi. Biroq tushunarlilik tahlili tuzilmaviy yozuvlarda mavjud bo‘lmagan ayrim operatsiya yoki implant tarixlari hisobot matnidan modelga kirganini ham ko‘rsatdi.

Mualliflar ko‘krak implanti yoki o‘tmishdagi jarrohlik tarixiga ega ayrim shaxslar to‘liq bo‘lmagan tuzilmaviy yozuvlar tufayli yanglish tarzda kohortaga kiritilgan bo‘lishi mumkinligini ta’kidlaydilar. Bu holat elektron tibbiy yozuvlarning to‘g‘riligiga bog‘liqlikni ko‘rsatadi.

Past xavf bashoratlarida ajralib turgan iboralar

• Simmetrik ko‘kraklar,
• Qarama-qarshi ko‘krakda shubhali belgilar yo‘qligi,
• Qo‘ltiq osti limfa tugunlari kattalashuvi yo‘qligi,
• Normal konfiguratsiya,
• Xavfsiz yoki o‘zgarmagan belgilar,
• Shubhali patologik o‘zgarishlarning yo‘qligi.

Ushbu iboralar model past xavfni faqat yosh yoki BI-RADS toifasidan emas, balki hisobot tilidagi tinchlantiruvchi belgilarning umumiy manzarasidan chiqarganini ko‘rsatadi.

Tuzilmaviy ko‘rsatkichlarning hissasi

Yuqori xavf prognozlarida oila tarixi va reproduktiv tarix sezilarliroq hissa qo‘shdi. Past xavf prognozlarida esa oylik sug‘urta to‘lovi va geografik hudud kabi ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlar ustunlik qildi.

Bu natija model klinik jihatdan ahamiyatli xususiyatlardan foydalanganini ko‘rsatishi mumkin; ammo ijtimoiy-iqtisodiy xususiyatlarning hissasi quyidagi ehtimollarni ham yuzaga keltiradi:

• Hududiy kuzatuv chastotasidagi farqlar,
• Tibbiy xizmatlardan foydalanish imkoniyati,
• Tashxisni tasdiqlash ehtimoli,
• Hisobot yozish amaliyotlari,
• Sug‘urta paketiga bog‘liq tekshiruv intensivligi.

Shu sababli modelning ijtimoiy-iqtisodiy va geografik guruhlarda adolatli ishlashi faqat AUROC bilan emas, balki kalibrlash, soxta manfiy ko‘rsatkichlar va klinik natijalar bilan alohida baholanishi lozim.

Tadqiqotning klassik xavf modellari bilan taqqoslanishi

Mualliflar Gail, Tyrer-Cuzick, BOADICEA va tasvirga asoslangan chuqur o‘rganish modellarining e’lon qilingan AUROC qiymatlarini ushbu tadqiqotning 0,86 qiymatidan pastroq deb taqdim etadilar.

Biroq bular ayni bir xil bemorlar, bir xil natija ta’rifi va ayni bir xil sinov to‘plamida o‘tkazilgan to‘g‘ridan-to‘g‘ri taqqoslashlar emas. Turli tadqiqotlar:

• Turli mamlakatlarni,
• Turli yosh va xavf taqsimotlarini,
• Turli saraton ta’riflarini,
• Turli kuzatuv muddatlarini,
• Turli vizualizatsiya va klinik ma’lumotlar turlarini qo‘llagan.

Shu sababli tadqiqot kuchli samaradorlik ko‘rsatgan bo‘lsa-da, uning boshqa modellardan mutlaq ustunligi mustaqil to‘g‘ridan-to‘g‘ri sinov bilan isbotlanmagan.

Xom mammografiya tasvirlaridan foydalanilmasligi nima uchun muhim?

Tasvirga asoslangan modellarni qo‘llash uchun xom mammografiya fayllarini standart tarzda saqlash, uzatish va yuqori hisoblash quvvati bilan qayta ishlash talab etiladi. Ko‘pgina sog‘liqni saqlash tizimlarida o‘tmishdagi tasvirlar to‘liq bo‘lmasligi, turli qurilma formatlarida yoki bir nechta markazda tarqoq bo‘lishi mumkin.

Radiologiya hisobotlari va elektron tibbiy yozuvlar esa aksariyat klinik tizimlarda kichikroq hajmga ega va ularga kirish osonroqdir.

Ushbu yondashuvning ehtimoliy afzalliklari:

• Pastroq hisoblash yuki,
• Mavjud ro‘yxatga olish tizimlariga oson integratsiya,
• Hisobot atamalarining tushunarli bo‘lishi,
• O‘tmishdagi tekshiruvlarning vaqt bo‘yicha to‘planishidan foydalana olish,
• Tasvir arxivi to‘liq bo‘lmagan sog‘liqni saqlash tizimlarida qo‘llash imkoniyati.

Asosiy kamchilik esa tasvirda mavjud bo‘lgan, biroq hisobotga yozilmagan nozik jihatlarning yo‘qotilishidir. Model radiolog nimani ko‘rganidan ko‘ra, hisobotga nimani yozganini o‘rganadi. Hisobot yozish odatlari o‘zgarganda model samaradorligi ham o‘zgarishi mumkin.

Model klinik amaliyotda qanday qo‘llanilishi mumkin?

Mualliflar taklif qilgan ehtimoliy qo‘llash sohalari quyidagilardir:

• BI-RADS 1–3 ichidagi yuqori xavfli shaxslarni ertaroq qayta baholash,
• Qo‘shimcha mammografiya, ultratovush yoki MRT uchun ustuvorlik belgilash,
• BI-RADS 3 ichidagi yuqoriroq xavfli shaxslarni yaqinroq kuzatish,
• Juda past xavfli shaxslarni yillik o‘rniga ikki yillik skriningga yo‘naltirish,
• Cheklangan diagnostika resurslarini xavf darajasiga qarab taqsimlash.

Bulardan hech biri ushbu tadqiqotda klinik aralashuv sifatida sinab ko‘rilmagan. Model xulosalarining shifokor qaroriga qo‘shilishi saraton bosqichini, o‘lim ko‘rsatkichini, biopsiyalar sonini, xarajatlarni yoki bemor xavotirini qanday o‘zgartirishi noma’lum.

Tadqiqotning o‘tmish, bugun va kelajak nuqtayi nazaridan ahamiyati

O‘tmishda ko‘krak bezi saratoni xavf modellari asosan yosh, oila tarixi, reproduktiv o‘tmish va genetik belgilar kabi o‘zgarmas omillarga tayangan. Mammografiyaga asoslangan sun’iy intellekt ishlari esa ko‘pincha bitta tekshiruv tasviridan foydalangan.

Bugungi kunda ushbu tadqiqot barcha o‘tgan radiologiya hisobotlari va tekshiruvlar orasidagi vaqt kelajakdagi xavf uchun muhim ma’lumot manbai bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi. Bu yondashuv bitta mammografiya tasviridan ko‘ra insonning vaqt o‘tishi bilan shakllangan skrining tarixini baholaydi.

Kelajakda hisobot matni, tasvirlar, retseptlar, genetik ma’lumotlar va turmush tarzi ko‘rsatkichlarini birgalikda qo‘llash orqali yanada keng qamrovli xavf modellari ishlab chiqilishi mumkin. Biroq ko‘proq ma’lumot qo‘shilishi har doim ham yaxshiroq klinik natijani anglatmaydi. Ma’lumotlar sifati, maxfiylik, kamsitish xavfi, model kalibratsiyasi va uning sog‘liqni saqlash tizimiga ta’siri alohida baholanishi lozim.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

• Qariyb 4,61 million mammografiya hisoboti va 1,81 million kishilik ulkan boshlang‘ich ma’lumotlar bazasi qo‘llanilgan.
• Ma’lumotlar o‘n yillik real tibbiy tizim yozuvlaridan olingan.
• BI-RADS 1, 2 va 3 ichidagi kelajakdagi xavf tafovutlariga e’tibor qaratilgan.
• O‘tgan mammografiya hisobotlari xronologik tartibda modelga kiritilgan.
• Xom tasvirni talab qilmaydigan oson kengaytiriluvchi yondashuv ishlab chiqilgan.
• TF-IDF qo‘llanilishi klinik atamalar darajasida tushunarlilikni ta’minlagan.
• Tuzilmaviy klinik, reproduktiv, oilaviy va ijtimoiy-iqtisodiy ma’lumotlar birlashtirilgan.
• O‘qitish va sinovga ajratish shaxs darajasida amalga oshirilgan.
• Bir yildan besh yilgacha bo‘lgan muddatlar uchun alohida natijalar taqdim etilgan.
• Yosh va geografik hudud kichik guruhlari tahlil qilingan.
• Beta va izotonik kalibrlash usullari taqqoslangan.
• Operatsion sezgirlik, o‘ziga xoslik, PPV, NPV va soxta manfiy ssenariylari keltirilgan.
• BI-RADS toifalari ichidagi xavf taqsimotlari vizuallashtirilgan.
• Integrallangan gradientlar orqali to‘g‘ri va xato prognozlar alohida o‘rganilgan.
• Matn va tuzilmaviy xususiyatlarning hissasi alohida baholangan.
• Erta saratonni chiqarish va natijalarni tasdiqlash oraliqlari bo‘yicha sezgirlik tahlillari o‘tkazilgan.

Tadqiqotning cheklovlari

• Taqrizdan o‘tmagan: Tadqiqot hali ilmiy ekspertizadan o‘tmagan preprint hisoblanadi.
• Retrospektiv dizayn: Yozuvlardagi xatolar, tanlov va o‘lchanmagan aralashuvchi omillar bo‘lishi mumkin.
• Yagona tibbiy tizim: Ma’lumotlar bitta xususiy tibbiy tarmoqqa tegishli; boshqa mamlakatlar yoki davlat tizimlarida tashqi validatsiya o‘tkazilmagan.
• Tasodifiy ichki validatsiya: Sinov ma’lumotlari mustaqil shaxslardan iborat bo‘lsa-da, ayni bir muassasa, davr va yozuv jarayonlaridan kelib chiqqan.
• Kuzatuv tanlovi: Yetarli kuzatuv yozuvi bo‘lmagan shaxslar tahlildan chiqarilgan.
• Xususiy tibbiy tizim aholisi: Natijalarni Braziliyadagi barcha aholiga yoki davlat tibbiyot tizimiga to‘g‘ridan-to‘g‘ri tatbiq etib bo‘lmaydi.
• Tekshiruv darajasidagi tahlil: Ayni bir shaxs bir nechta indeks tekshiruv bilan ifodalangan bo‘lishi mumkin.
• Tekshiruvlar o‘rtasidagi bog‘liqlik: Bir shaxsning takroriy tekshiruvlarining statistik bog‘liqligi asosiy matnda batafsil ko‘rib chiqilmagan.
• Natija yorlig‘i faqat gistologiya bilan cheklanmagan: BI-RADS 5 va 6 yozuvlari ham ijobiy natijaga hissa qo‘shgan.
• Xom tasvirlar ishlatilmagan: Hisobotlarga kiritilmagan vizual ma’lumotlar yo‘qotilgan.
• Hisobot yozishga bog‘liqlik: Shifoxona, apparat, radiolog va til o‘zgarishlari samaradorlikka ta’sir qilishi mumkin.
• Tuzilmaviy yozuvlarning to‘liq emasligi: Jarrohlik yoki implant tarixi ayrim shaxslarda faqat matndan tushunilgan.
• Ijtimoiy-iqtisodiy bilvosita omillar: Sug‘urta to‘lovi va pochta indeksi tibbiy xizmatlardan foydalanish imkoniyatini o‘rganib olgan bo‘lishi mumkin.
• Adolat tahlilining cheklanganligi: Irq, etnik kelib chiqish, daromad darajasi va boshqa ijtimoiy guruhlar bo‘yicha batafsil xatolik tahlili taqdim etilmagan.
• Hududiy nomutanosiblik: Besh yillik kohortaning katta qismi Shimoli-sharqiy hududdan olingan.
• Kam ifodalangan hududlar: Janub va O‘rta-g‘arb prognozlarida ishonchlilik intervallari keng.
• Kalibrlashda yuqori xavf og‘ishi: Eng yuqori prognozlarda yengil ortiqcha ishonch kuzatilgan.
• Brayer taqqoslashining yo‘qligi: Oddiy tarqalish modeliga nisbatan Brayer qiyosi berilmagan.
• Modellarning to‘g‘ridan-to‘g‘ri taqqoslanmaganligi: Gail, Tyrer-Cuzick yoki tasvirga asoslangan modellar ayni bir sinov to‘plamida baholanmagan.
• Prospektiv klinik foyda ko‘rsatilmagan: Model erta tashxis yoki yashovchanlikni yaxshilashi noma’lum.
• Skrining oraliqlari sinab ko‘rilmagan: Past xavf guruhida ikki yillik skriningning xavfsizligi eksperimental tarzda tekshirilmagan.
• Qo‘shimcha tekshiruvlar ta’siri noma’lum: Yuqori xavf guruhiga MRT yoki biopsiya tayinlashning foyda-zarar balansi o‘lchanmagan.
• Iqtisodiy samaradorlik hisoblanmagan: Sog‘liqni saqlash tizimi resurslariga real ta’siri baholanmagan.
• Model tuzilishidagi nomuvofiqlik: Alohida vaqt modellari bilan ko‘p chiqishli yagona model tushuntirishlari bir-biriga mos kelmaydi.
• Kohorta sonlaridagi nomuvofiqlik: 706 545, 706 910 va o‘qitish-sinov yig‘indisi bir-biriga to‘g‘ri kelmaydi.
• Past xavf ifodasi chalg‘ituvchi: Annotatsiyadagi 10% lik ifoda guruh ichidagi saraton ko‘rsatkichi emas, barcha ijobiylarning past xavf guruhida qolgan qismidir.
• Yosh guruhlari hisoboti turlicha: Jadvalda 50–74, matnda 50–75 qo‘llanilgan.
• Qo‘shimcha materiallarga bog‘liqlik: Ayrim muhim giperparametrlar va qo‘llash tafsilotlari asosiy PDF da emas, qo‘shimcha materiallarda qoldirilgan.
• Qayta tiklanuvchanlik cheklangan: Xom hisobot matnlari maxfiylik tufayli ulashilmaydi, ma’lumotlar va model vaznlari esa faqat nashrdan keyin ma’lumotlar mas’ulining ruxsati bilan berilishi mumkin.

Tadqiqot nima demoqda?

• Longitudional mammografiya hisobotlari kelajakdagi ko‘krak bezi saratoni xavfi haqida muhim prognostik ma’lumotlarni tashiydi.
• Xom mammografiya tasvirlarisiz ham kuchli xavf differensiatsiyasiga erishish mumkin.
• Besh yillik modelning sinov AUROC ko‘rsatkichi taxminan 0,86 ga teng.
• Model bir yildan besh yilgacha bo‘lgan vaqt oraliqlarida o‘xshash ajratish qobiliyatini namoyon etdi.
• BI-RADS 1, 2 va 3 toifalarining o‘z ichida jiddiy xavf geterogenligi mavjud.
• Eng yuqori xavfli 3,4 foizlik tekshiruv guruhi besh yillik ijobiy holatlarning qariyb yarmini o‘z ichiga oladi.
• Katta past xavfli tekshiruvlar guruhi juda yuqori salbiy prognoz qiymatiga ega.
• O‘tmishdagi jarrohlik iboralari, kalsifikatsiyalar va arxitektura buzilishlari yuqori xavf bashoratlariga hissa qo‘shadi.
• Xotirjam qiluvchi va simmetrik radiologik iboralar past xavf bashoratlarida ustunlik qiladi.
• Matnli hisobotlar tuzilmaviy klinik xususiyatlarga qaraganda kattaroq umumiy bashorat hissasini ko‘rsatdi.
• Beta va izotonik kalibrlash xom model ehtimolliklarini yaxshiladi.
• Muntazam hisobot matnlari individuallashtirilgan skrining tadqiqotlari uchun qulay ma’lumot manbai bo‘lishi mumkin.

Tadqiqot nima demayapti?

• Model mammografiya yoki radiolog xulosasining o‘rnini bosa olishini ko‘rsatmayapti.
• Model joriy saratonni qat’iy tashxislay olishini ko‘rsatmayapti.
• AUROC 0,86 individual bashoratlarda 86 foizlik aniqlikni anglatishini ko‘rsatmayapti.
• Yuqori xavfli deb belgilangan har bir kishida saraton paydo bo‘lishini ko‘rsatmayapti.
• Eng past xavfli 47 foizning 10 foizida saraton rivojlanganini ko‘rsatmayapti.
• Past xavfli shaxslarning skriningini xavfsiz tarzda ikki yilda bir martaga o‘tkazish mumkinligini isbotlamayapti.
• Yuqori xavfli shaxslarga avtomatik ravishda biopsiya yoki MRT qilinishi kerakligini isbotlamayapti.
• Modeldan foydalanish saratonni ertaroq bosqichda aniqlashini ko‘rsatmayapti.
• Ko‘krak bezi saratoni sababli o‘limni kamaytirishini ko‘rsatmayapti.
• Boshqa xavf modellaridan to‘g‘ridan-to‘g‘ri taqqoslashda ustun ekanligini ko‘rsatmayapti.
• Braziliya davlat tizimida yoki boshqa mamlakatlarda ayni shunday samaradorlik berishini isbotlamayapti.
• Ijtimoiy-iqtisodiy xususiyatlarning biologik jihatdan himoyalovchi yoki xavf tug‘diruvchi ekanligini ko‘rsatmayapti.
• Modelning tenglik, xarajat va bemor hayot sifati nuqtayi nazaridan xavfsiz ekanligini ko‘rsatmayapti.

Tadqiqot usullari va natijalari

Texnik uslublar xulosasi

Besh yillik kohortaning asosiy xususiyatlari

Model samaradorligi xulosasi

Modelning formulalar bilan tushuntirilgan asosiy tarkibiy qismlari

Matnni vaznlash:

\[ TF\text{-}IDF(t,d)=TF(t,d)\times\log\left(\frac{N}{DF(t)}\right) \]

Ushbu munosabat hisobotda ko‘p uchraydigan, ammo barcha hisobotlarda kam uchraydigan atamalarga yuqoriroq vazn beradi.

Vaqt bo‘yicha vaznlangan hisobotlarni birlashtirish:

\[ w_i=\frac{e^{-\lambda\Delta t_i}}{\sum_j e^{-\lambda\Delta t_j}} \]

Yaqinroq muddatdagi hisobotlar tanlangan parametrga qarab yuqoriroq vazn olishi mumkin.

Ikkilik kelajak xavfi prognozi:

\[ \hat{p}_k=P(Y=1\mid X,\ T\leq k) \]

Bunda p̂_k joriy tekshiruv vaqtidagi ma’lumotlar asosida k yil ichida ijobiy natija rivojlanish ehtimolini; X hisobot va tuzilmaviy xususiyatlarni ifodalaydi.

Integrallangan gradient hissasi:

\[ IG_i(x)=(x_i-x_i')\int_0^1\frac{\partial F(x'+\alpha(x-x'))}{\partial x_i}\,d\alpha \]

Ushbu o‘lchov muayyan so‘z yoki klinik ko‘rsatkich modelning xavf prognoziga qanchalik va qaysi yo‘nalishda ta’sir qilganini ko‘rsatadi.

Matn, jadval va rasmlar o‘rtasidagi hisobot berish muammolari

Etik tasdiq, moliyalashtirish va manfaatlar to‘qnashuvi

Tadqiqot Braziliya Milliy Sog‘liqni Saqlash Kengashiga qarashli Milliy Tadqiqot Etikasi Komissiyasi tomonidan CAAE 83210524.4.0000.0229 raqami bilan tasdiqlangan.

Tadqiqot Xelsinki deklaratsiyasi va Braziliya Milliy Sog‘liqni Saqlash Kengashining 466/2012-sonli qaroriga muvofiq o‘tkazilgan. Shaxssizlashtirilgan ikkilamchi ma’lumotlardan retrospektiv foydalanilganligi sababli individual xabardor qilingan rozilik talabi bekor qilingan.

Tadqiqot FAPESP, Hapvida Assistência Médica S.A., CNPq, CAPES va FUNCAP tomonidan qo‘llab-quvvatlangan. Homiy tashkilotlar tadqiqot dizayni, ma’lumot yig‘ish, tahlil qilish, talqin etish yoki maqolani yozishda ishtirok etmaganligi bildirilgan.

Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi mavjud emasligini ma’lum qilganlar.

Manba va uslubiyot eslatmasi

Ushbu material Higor S. Monteiro, José A. Shiomi da Cruz, César L. C. Mattos, Iago C. Chaves, Javam C. Machado, Hernán A. Makse, Lucas C. Parra va José S. Andrade Jr. tomonidan tayyorlangan “Breast cancer risk prediction from longitudinal mammography reports in a real-world health system: a prognostic modelling study” nomli ilmiy ishga asoslanadi.

Tadqiqot SSRN platformasida taqdim etilgan preprint hisoblanadi. Asl matnda “This preprint research paper has not been peer reviewed” jumlasi aniq ko‘rsatilgan. Binobarin, model, tahlillar va klinik xulosalar mustaqil taqrizdan o‘tmagan va keyingi tahrirlarda o‘zgarishi mumkin.

Tadqiqot randomizatsiyalangan skrining sinovi yoki prospektiv klinik amaliyot tadqiqoti emas. Bu Braziliyadagi bitta xususiy tibbiy tizimning 2016–2025-yillardagi retrospektiv elektron tibbiy yozuvlariga asoslangan prognostik modellashtirish tadqiqotidir.

Model xom mammografiya tasvirlaridan foydalanmagan. Prognozlar radiologiya hisoboti matnlari, oldingi BI-RADS yozuvlari, tekshiruvlar orasidagi vaqt va tuzilmaviy klinik ma’lumotlardan olingan.

Model joriy mammografiyada saraton tashxisini qo‘yish uchun emas, balki BI-RADS 1–3 deb baholangan tekshiruvlardan keyin bir yildan besh yilgacha bo‘lgan davrda ijobiy natija xavfini bashorat qilish maqsadida ishlab chiqilgan.

Tadqiqotdagi ijobiy natija faqat gistopatologik saraton tasdig‘idan iborat emas; BI-RADS 5 va 6 yozuvlari ham natija ta’rifiga hissa qo‘shgan. Natija yorlig‘idagi ehtimoliy noto‘g‘ri tasniflash hisobga olinishi lozim.

Eng yuqori xavfli 3,4% va eng past xavfli 47% kabi chegaralar retrospektiv sinov ma’lumotlari asosida tuzilgan operatsion ssenariylardir. Ular klinik amaliyot uchun tasdiqlangan biopsiya, MRT yoki skrining oralig‘i chegaralari emas.

Tadqiqot past xavf guruhida ikki yillik skriningning xavfsiz ekanligini, yuqori xavf guruhida qo‘shimcha vizualizatsiyaning foyda keltirishini yoki modeldan foydalanish ko‘krak bezi saratoni sababli o‘limni kamaytirishini ko‘rsatmaydi.

Kohorta sonlari, o‘qitish-sinov taqsimoti, vaqt modellari tuzilishi va past xavf nisbatining bayoni bo‘yicha matn, jadval va rasmlar o‘rtasida izoh talab qiluvchi nomuvofiqliklar mavjud.

Model faqatgina ayni bir tibbiy tizimdan tasodifiy ajratilgan shaxslarda sinovdan o‘tkazilgan. Mustaqil sog‘liqni saqlash tizimi, davlat tizimi yoki boshqa mamlakatda tashqi validatsiya o‘tkazilmagan.

Xom radiologiya hisobotlari maxfiylik tufayli ulashilmasligi, shaxssizlashtirilgan ma’lumotlar va model vaznlari esa nashrdan keyin ma’lumotlar mas’ulining ruxsati bilan berilishi mumkinligi bildirilgan. Bu holat mavjud preprintning mustaqil qayta tiklanuvchanligini cheklaydi.

Ushbu maqola faqatgina yuklangan PDF dagi uslublar, kohorta oqimi, jadvallar, model sxemasi, ROC va kalibrlash grafiklari, xavf foizlari, BI-RADS taqsimotlari, tushunarlilik tahlillari, mualliflar xulosalari va cheklovlarga asoslanib tayyorlangan. PDF da mavjud bo‘lmagan klinik foyda, skrining xavfsizligi, davolash muvaffaqiyati yoki qat’iy shaxsiy xavf da’volari qo‘shilmagan.