Sztuczna inteligencja poprawia dokładność i ogranicza liczbę fałszywych alarmów w wykrywaniu raka piersi

OAK BROOK, Illinois – Dzięki sztucznej inteligencji radiologowie piersi w Danii poprawili skuteczność badań przesiewowych w kierunku raka piersi i zmniejszyli odsetek wyników fałszywie dodatnich. Wyniki badania opublikowano dzisiaj w Promienie rentgenowskieDziennik Towarzystwa Radiologicznego Ameryki Północnej (Rasna).

Mammografia skutecznie zmniejsza śmiertelność z powodu raka piersi, ale niesie ze sobą ryzyko fałszywie dodatnich wyników. W ostatnich latach naukowcy badali wykorzystanie systemów sztucznej inteligencji w badaniach przesiewowych.

Andreas D. powiedział: „Wierzymy, że sztuczna inteligencja może poprawić skuteczność badań przesiewowych” – mówi dr Lauritzen, doktorantka na Uniwersytecie w Kopenhadze i badacz w szpitalu Gentofte w Danii.

Sztuczna inteligencja, wykorzystywana do selekcji potencjalnie prawidłowych wyników badania lub wspomagania decyzji, może również znacznie zmniejszyć obciążenie pracą radiologa.

„Populacyjne badania przesiewowe za pomocą mammografii zmniejszają liczbę zgonów z powodu raka piersi, ale stanowią znaczne obciążenie dla radiologów, którzy muszą odczytywać dużą liczbę mammografii, z których większość nie wymaga przypominania sobie pacjenta” – stwierdziła dr Lauritzen. „Obciążenie związane z czytaniem jest jeszcze większe, gdy w programach badań przesiewowych stosuje się podwójny odczyt, aby poprawić wykrywanie raka i ograniczyć liczbę fałszywie pozytywnych wyników badań”.

Doktor Lauritzen i jej współpracownicy postanowili porównać obciążenie pracą i wyniki badań przesiewowych w dwóch grupach kobiet, które przeszły badania przesiewowe przed i po wdrożeniu sztucznej inteligencji.

W retrospektywnym badaniu porównano dwie grupy kobiet w wieku od 50 do 69 lat, które co dwa lata poddawały się badaniom mammograficznym w duńskim obszarze metropolitalnym.

W pierwszej grupie dwie radiologki czytają mammogramy kobiet, które były badane w okresie od października 2020 r. do listopada 2021 r. przed wdrożeniem sztucznej inteligencji. Druga grupa mammografii kobiet wykonanych w okresie od listopada 2021 r. do października 2022 r. została wstępnie przeanalizowana przez sztuczną inteligencję. Mammogramy, które sztuczna inteligencja uznała za prawidłowe, zostały następnie odczytane przez jednego z 19 pełnoetatowych radiologów piersi (tzw. pojedynczy odczyt). Pozostałe mammogramy zostały odczytane przez dwóch radiologów (tzw. czytanie w parach) przy wsparciu decyzji wspomaganym sztuczną inteligencją.

Dostępny na rynku system sztucznej inteligencji stosowany w badaniach przesiewowych został przeszkolony za pomocą modeli głębokiego uczenia się w celu uwypuklenia i oceny podejrzanych zmian i zwapnień w mammogramie. Wszystkie kobiety poddane mammografii były obserwowane przez co najmniej 180 dni. Raki inwazyjne i rak przewodowy in situ (DCIS) wykryte podczas badań przesiewowych zostały potwierdzone biopsją igłową lub wycinkami chirurgicznymi.

W sumie 60 751 kobiet zostało przebadanych bez sztucznej inteligencji, a 58 246 kobiet zostało przebadanych przy użyciu systemu AI. W grupie zastosowań AI 66,9% (38 977) ofert to pojedyncze odczyty, a 33,1% (19 269) to podwójne odczyty wspomagane AI.

W porównaniu z badaniami przesiewowymi bez sztucznej inteligencji, badania przesiewowe z systemem AI wykazały znacznie więcej nowotworów piersi (0,82% w porównaniu z 0,70%) i charakteryzowały się niższym odsetkiem wyników fałszywie dodatnich (1,63% w porównaniu z 2,39%).

„W grupie, której przeskanowano sztuczną inteligencję, wskaźnik przypominania sobie spadł o 20,5 procent, a obciążenie pracą radiologów podczas czytania spadło o 33,4 procent” – stwierdziła dr Lauritzen.

Dodatnia wartość predykcyjna badań przesiewowych AI była również większa niż badań przesiewowych bez AI (33,5% vs. 22,5%). W grupie AI większy odsetek wykrytych nowotworów inwazyjnych miał rozmiar 1 centymetra lub mniej (44,93% w porównaniu z 36,60%).

„Wszystkie wskaźniki skuteczności badań przesiewowych poprawiły się, z wyjątkiem wskaźnika ujemnych węzłów chłonnych, który nie wykazał żadnych oznak zmian” – stwierdziła dr Lauritzen.

Doktor Lauritzen stwierdziła, że ​​potrzebne są dalsze badania, aby ocenić długoterminowe wyniki i zapobiec wzrostowi liczby błędnych diagnoz.

„Radiolodzy zwykle mają dostęp do wcześniejszych mammografii kobiet, ale system sztucznej inteligencji nie ma takiego dostępu” – powiedział. „To coś, nad czym chcielibyśmy popracować w przyszłości”.

Należy również zauważyć, że nie we wszystkich krajach obowiązują te same protokoły i odstępy czasu między badaniami przesiewowymi w kierunku raka piersi. Protokoły badań przesiewowych w kierunku raka piersi w Stanach Zjednoczonych różnią się od tych stosowanych w Danii.