Mamografia riadená umelou inteligenciou znižuje pracovné zaťaženie o 33 % a zvyšuje záchyt rakoviny prsníka

V nedávnej štúdii publikovanej v časopise Radiology výskumníci z Dánska a Holandska vykonali retrospektívnu analýzu účinnosti skríningu a celkovej záťaže mamografického skríningu pred a po zavedení systémov umelej inteligencie (AI).

Pravidelné mamografické vyšetrenia na rakovinu prsníka významne znižujú úmrtnosť na toto ochorenie. Hromadné mamografické vyšetrenia však zvyšujú pracovnú záťaž rádiológov, ktorí musia analyzovať množstvo mamogramov, z ktorých väčšina neobsahuje podozrivé lézie.

Okrem toho dvojitý skríning, ktorý sa používa na zníženie počtu falošne pozitívnych výsledkov a zlepšenie detekcie, ďalej zvyšuje pracovnú záťaž rádiológov. Nedostatok špecializovaných rádiológov, ktorí dokážu čítať mamogramy, túto situáciu ešte zhoršuje.

Nedávne štúdie rozsiahlo skúmali využitie umelej inteligencie na efektívnu analýzu rádiologických správ pri zachovaní vysokých štandardov skríningu. Predpokladá sa, že kombinovaný prístup, v ktorom umelá inteligencia pomáha rádiológom zvýrazniť mamogramy s označenými léziami, znižuje pracovnú záťaž rádiológov a zároveň zachováva citlivosť skríningu.

V tejto štúdii sa použili predbežné ukazovatele výkonnosti z dvoch kohort žien podstupujúcich mamografický skríning ako súčasť dánskeho národného programu skríningu rakoviny prsníka na porovnanie zmeny v záťaži skríningu a výkonnosti po zavedení nástrojov umelej inteligencie.

Program pozýval ženy vo veku 50 až 69 rokov na skríning každé dva roky až do veku 79 rokov. Ženy s markermi naznačujúcimi zvýšené riziko rakoviny prsníka, ako sú gény BRCA, boli skríningované podľa rôznych protokolov.

Výskumníci použili dve kohorty žien: jednu vyšetrili pred zavedením systému umelej inteligencie a druhú po ňom. Analýza zahŕňala iba ženy mladšie ako 70 rokov, aby sa vylúčili ženy vo vysoko rizikovej podskupine.

Všetci účastníci podstúpili štandardizované protokoly s použitím digitálnej mamografie s kraniokaudálnymi a mediolaterálnymi šikmými projekciami. Všetky pozitívne prípady v tejto štúdii boli identifikované skríningom na duktálny karcinóm alebo invazívnu rakovinu, ktoré boli potvrdené ihlovou biopsiou. Údaje o patologických hláseniach, veľkosti lézií, postihnutí lymfatických uzlín a diagnózach boli tiež získané z národného zdravotného registra.

Systém umelej inteligencie používaný na analýzu mamogramov bol trénovaný pomocou modelov hlbokého učenia na detekciu, zvýraznenie a vyhodnotenie akýchkoľvek podozrivých kalcifikácií alebo hrčiek na mamograme. Umelá inteligencia potom klasifikovala skríningové vyšetrenia na stupnici od 1 do 10, čo indikovalo pravdepodobnosť rakoviny prsníka.

Tím prevažne skúsených rádiológov preskúmal mamogramy oboch kohort. Pred zavedením systému umelej inteligencie každý skríning posudzovali dvaja rádiológovia a pacientovi bolo odporučené klinické vyšetrenie a biopsia ihlou iba v prípade, že obaja rádiológovia považovali skríning za vyžadujúci ďalšie hodnotenie.

Po implementácii systému umelej inteligencie boli mamogramy so skóre 5 alebo menej skontrolované vedúcim rádiológom s vedomím, že dostanú iba jedno meranie. Tie, ktoré vyžadovali ďalšie vyšetrenie, boli prediskutované s druhým rádiológom.

Štúdia zistila, že implementácia systému umelej inteligencie výrazne znížila pracovnú záťaž rádiológov analyzujúcich mamogramy ako súčasť hromadného skríningu rakoviny prsníka a zároveň zlepšila účinnosť skríningu.

Kohorta vyšetrená pred zavedením systému umelej inteligencie zahŕňala viac ako 60 000 žien, zatiaľ čo kohorta vyšetrená s umelou inteligenciou zahŕňala približne 58 000 žien. Skríning s umelou inteligenciou viedol k nárastu diagnóz rakoviny prsníka (0,70 % pred umelou inteligenciou oproti 0,82 % s umelou inteligenciou) a zároveň k zníženiu počtu falošne pozitívnych výsledkov (2,39 % oproti 1,63 %).

Skríning založený na umelej inteligencii mal vyššiu pozitívnu prediktívnu hodnotu a percento invazívnych druhov rakoviny bolo pri metódach založených na umelej inteligencii nižšie. Hoci sa percento druhov rakoviny s negatívnymi uzlinami nezmenilo, iné ukazovatele výkonnosti ukázali, že skríning založený na umelej inteligencii významne zlepšil výsledky. Záťaž čítania sa tiež znížila o 33,5 %.

Stručne povedané, štúdia hodnotila účinnosť skríningového systému založeného na umelej inteligencii pri znižovaní pracovnej záťaže rádiológov a zlepšovaní miery skríningu pri analýze mamogramov ako súčasti hromadného skríningu rakoviny prsníka v Dánsku.

Výsledky ukázali, že systém založený na umelej inteligencii výrazne znížil pracovnú záťaž rádiológov a zároveň zlepšil mieru skríningu, o čom svedčí výrazný nárast diagnóz rakoviny prsníka a výrazné zníženie falošne pozitívnych výsledkov.