Mamografie řízená umělou inteligencí snižuje pracovní zátěž o 33 % a zvyšuje záchyt rakoviny prsu

V nedávné studii publikované v časopise Radiology provedli vědci z Dánska a Nizozemska retrospektivní analýzu účinnosti screeningu a celkové zátěže mamografického screeningu před a po zavedení systémů umělé inteligence (AI).

Pravidelné mamografické vyšetření na rakovinu prsu významně snižuje úmrtnost na toto onemocnění. Hromadné mamografické vyšetření však zvyšuje pracovní zátěž radiologů, kteří musí analyzovat mnoho mamografů, z nichž většina neobsahuje podezřelé léze.

Dvojitý screening, který se používá ke snížení počtu falešně pozitivních výsledků a zlepšení detekce, navíc dále zvyšuje pracovní zátěž radiologů. Nedostatek specializovaných radiologů, kteří umí číst mamogramy, tuto situaci ještě zhoršuje.

Nedávné studie rozsáhle zkoumaly využití umělé inteligence k efektivní analýze radiologických zpráv při zachování vysokých standardů screeningu. Předpokládá se, že kombinovaný přístup, v němž umělá inteligence pomáhá radiologům zvýraznit mamogramy s označenými lézemi, snižuje pracovní zátěž radiologů a zároveň zachovává citlivost screeningu.

Tato studie využila předběžné výkonnostní ukazatele dvou kohort žen podstupujících mamografický screening v rámci dánského národního programu screeningu rakoviny prsu k porovnání změny v zátěži screeningu a výkonnosti po zavedení nástrojů umělé inteligence.

Program vyzval ženy ve věku 50 až 69 let k screeningu každé dva roky až do věku 79 let. Ženy s markery naznačujícími zvýšené riziko rakoviny prsu, jako jsou geny BRCA, byly screenovány podle různých protokolů.

Výzkumníci použili dvě kohorty žen: jednu vyšetřenou před zavedením systému umělé inteligence a druhou po něm. Analýza zahrnovala pouze ženy mladší 70 let, aby vyloučila ženy z vysoce rizikové podskupiny.

Všechny účastnice podstoupily standardizované protokoly s využitím digitální mamografie s kraniokaudálními a mediolaterálními šikmými projekcemi. Všechny pozitivní případy v této studii byly identifikovány screeningem na duktální karcinom nebo invazivní rakovinu, které byly potvrzeny jehlovou biopsií. Údaje o patologických hlášeních, velikosti lézí, postižení lymfatických uzlin a diagnózách byly také získány z národního zdravotního registru.

Systém umělé inteligence používaný k analýze mamogramů byl trénován pomocí modelů hlubokého učení k detekci, zvýraznění a vyhodnocení všech podezřelých kalcifikací nebo bulek na mamogramu. Umělá inteligence poté klasifikovala screeningové snímky na stupnici od 1 do 10, což indikovalo pravděpodobnost rakoviny prsu.

Mamogramy obou kohort hodnotil tým převážně zkušených radiologů. Před zavedením systému umělé inteligence byl každý screening posuzován dvěma radiology a pacientovi bylo klinické vyšetření a biopsie jehlou doporučeno pouze tehdy, pokud oba radiologové považovali screening za vyžadující další vyšetření.

Po implementaci systému umělé inteligence byly mamogramy se skóre 5 a méně zkontrolovány zkušeným radiologem s vědomím, že budou ohodnoceny pouze jednou. Ty, které vyžadovaly další vyšetření, byly projednány s druhým radiologem.

Studie zjistila, že implementace systému umělé inteligence významně snížila pracovní zátěž radiologů analyzujících mamogramy v rámci hromadného screeningu rakoviny prsu a zároveň zlepšila efektivitu screeningu.

Kohorta vyšetřená před zavedením systému umělé inteligence zahrnovala přes 60 000 žen, zatímco kohorta vyšetřená s umělou inteligencí zahrnovala přibližně 58 000 žen. Screening s umělou inteligencí vedl ke zvýšení diagnóz rakoviny prsu (0,70 % před umělou inteligencí vs. 0,82 % s umělou inteligencí) a zároveň ke snížení počtu falešně pozitivních výsledků (2,39 % vs. 1,63 %).

Screening založený na umělé inteligenci měl vyšší pozitivní prediktivní hodnotu a procento invazivních karcinomů bylo u metod založených na umělé inteligenci nižší. Ačkoli se procento karcinomů s negativními uzlinami nezměnilo, další ukazatele výkonnosti ukázaly, že screening založený na umělé inteligenci významně zlepšil výsledky. Čtecí zátěž byla také snížena o 33,5 %.

Stručně řečeno, studie hodnotila účinnost screeningového systému založeného na umělé inteligenci při snižování pracovní zátěže radiologů a zlepšování míry screeningu v analýze mamogramů v rámci hromadného screeningu rakoviny prsu v Dánsku.

Výsledky ukázaly, že systém založený na umělé inteligenci významně snížil pracovní zátěž radiologů a zároveň zlepšil míru screeningu, o čemž svědčí významný nárůst diagnóz rakoviny prsu a významné snížení falešně pozitivních výsledků.