En ny studie publisert i Journal Radiology viser at kunstig intelligens (AI) er et lovende verktøy for å oppdage brystkreft i mammografiprogrammer for brystkreftscreening. Forskerne håper å ta dette arbeidet videre ved å gjennomføre prospektive forsøk.
Anvendelsene av AI som et hjelpemiddel for medisinsk beslutningstaking i tolkningen av mammografi er gjenstand for tilbakevendende undersøkelser som gir den mer og mer troverdighet.
Norske forskere sammenligner AI-tolkninger med radiologers
Dette er hvordan mammografier anskaffet som en del av brystkreftscreeningsprogrammer, som er en stor arbeidsbelastning for radiologer, kan dra nytte av denne AI som en andre automatisert leser, som favoriserer en reduksjon i denne arbeidsmengden. Teknologien har vist oppmuntrende resultater for kreftdeteksjon, men bevis for bruken i virkelige screeningsinnstillinger er begrenset.
Det er for å tydeliggjøre bruken av den at en ny studie, den største i sitt slag til nå, har ført til at norske forskere ledet av professor Solveig Hofvind, fra Brystkreftscreeningsseksjonen, Kreftregisteret i Oslo. , skal sammenligne resultatene til en kommersielt tilgjengelig kunstig intelligenssystem med en rutineuavhengig dobbel avlesning utført som en del av et brystkreftscreeningsprogram. Dette studioet, publisert i Radiolog Magazinevar basert på nesten 123 000 undersøkelser utført av mer enn 47 000 kvinner ved fire anlegg i BreastScreen Norge, det nasjonale screeningprogrammet.
Gode resultater som fortsatt er avhengige av retrospektive data
Datasettet inkluderte 752 kreftformer oppdaget under screening og 205 kreftformer med intervall. AI-systemet spådde kreftrisiko på en skala fra 1 til 10, hvor 1 representerte laveste risiko og 10 representerte høyeste risiko. Totalt 87,6 % (653 av 752) av skjermoppdagede krefttilfeller og 44,9 % (92 av 205) av intervallkrefttilfellene hadde den høyeste AI-skåren på 10.
Forskerne opprettet tre terskler for å vurdere ytelsen til AI-systemet som et beslutningsverktøy. Ved å bruke en terskel som gjenspeiler hver radiologs gjennomsnittlige positive tolkningsrate, var andelen kreft som ble oppdaget av AI-systemet som ikke ble oppdaget ved screening mindre enn 20 %. Selv om AI-systemet fungerte bra, betyr studiens avhengighet av retrospektive data mer forskning er nødvendig.
» I vår studie antar vi at alle krefttilfeller valgt av AI-systemet ble oppdaget.sier professor Hofvind. Dette er kanskje ikke sant i et ekte deteksjonsmiljø. Men gitt denne antakelsen, vil AI sannsynligvis være av stor verdi ved tolkning av screening mammografi i fremtiden. »
Jeg håper å gjennomføre potensielle forsøk snart
Resultatene viste gunstige histopatologiske egenskaper assosiert med en bedre prognose for skjermoppdaget kreft. Motsatte resultater ble sett for intervallkreft. Dette kan tyde på at intervallkreft med lav AI-skår er ekte intervallkreft som ikke sees på screening mammografi.
Den høye prosentandelen av ekte negative tester klassifisert med en lav AI-score har potensial til å redusere volumet av positive tester betydelig, mens det bare mangler en liten andel av uoppdagede krefttilfeller. Ved å bruke AI som en av to lesere i et dobbeltlest miljø, kunne radiologen fortsatt identifisere disse kreftene, sa forskerne. » Basert på resultatene våre forventer vi at AI vil ha stor verdi i tolkningen av screening mammografi i fremtiden. Professor Hofvind fortsetter. »
Selv om det er behov for flere studier før den kliniske implementeringen av AI i påvisning av brystkreft, bidrar resultatene av denne studien til å etablere et grunnlag for fremtidig forskning, inkludert prospektive studier. » Vi håper å teste forskjellige AI-scenarier ved å bruke retrospektive data og deretter gjennomføre en prospektiv utprøving. «, konkluderte han.
Bruno Benque med RSNA
«Gamer. Faller mye ned. Ivrig baconfan. Webaholic. Ølgørd. Tenker. Musikkutøver.»