Mamografie řízená umělou inteligencí snižuje pracovní zátěž o 33 % a zvyšuje detekci rakoviny prsu
Naposledy posuzováno: 14.06.2024
Veškerý obsah iLive je lékařsky zkontrolován nebo zkontrolován, aby byla zajištěna co největší věcná přesnost.
Máme přísné pokyny pro získávání zdrojů a pouze odkaz na seriózní mediální stránky, akademické výzkumné instituce a, kdykoli je to možné, i klinicky ověřené studie. Všimněte si, že čísla v závorkách ([1], [2] atd.) Jsou odkazy na tyto studie, na které lze kliknout.
Pokud máte pocit, že některý z našich obsahů je nepřesný, neaktuální nebo jinak sporný, vyberte jej a stiskněte klávesu Ctrl + Enter.
V nedávné studii publikované v Radiology provedli vědci z Dánska a Nizozemska retrospektivní analýzu účinnosti screeningu a celkové zátěže mamografického screeningu před a po zavedení. Systémů umělé inteligence (AI).
Pravidelný mamografický screening rakoviny prsu významně snižuje úmrtnost na toto onemocnění. Masový mamografický screening však zvyšuje pracovní zátěž radiologů, kteří musí kontrolovat mnoho mamografů, z nichž většina neobsahuje podezřelé léze.
Dvojitý screening, který se používá ke snížení falešně pozitivních výsledků a zlepšení detekce, navíc dále zvyšuje zátěž radiologů. Nedostatek specializovaných radiologů, kteří umí číst mamografy, tuto situaci ještě zhoršuje.
Nedávné studie rozsáhle prozkoumaly použití umělé inteligence k efektivní analýze radiologických zpráv při zachování vysokých standardů screeningu. Předpokládá se, že kombinovaný přístup, ve kterém AI pomáhá radiologům zvýraznit mamografické snímky s označenými lézemi, snižuje pracovní zátěž radiologů při zachování citlivosti screeningu.
Současná studie použila předběžná měření výkonu od dvou kohort žen, které byly vyšetřeny mamograficky v rámci dánského národního programu screeningu rakoviny prsu, aby porovnala změnu pracovní zátěže a výkonu screeningu po zavedení nástrojů umělé inteligence.
Program vyzval ženy ve věku 50 až 69 let, aby byly vyšetřovány každé dva roky až do věku 79 let. Ženy s markery indikujícími zvýšené riziko rakoviny prsu, jako jsou geny BRCA, byly vyšetřovány pomocí různých protokolů.
Výzkumníci použili dvě kohorty žen: jednu vyšetřenou před a jednu po zavedení systému AI. Do analýzy byly zahrnuty pouze ženy mladší 70 let, aby byly vyloučeny ženy ve vysoce rizikové podskupině.
Všichni účastníci podstoupili standardní protokoly s použitím digitálních mamografů s kraniokaudálním a mediolaterálním šikmým pohledem. Všechny pozitivní případy v této studii byly identifikovány screeningem na duktální karcinom nebo invazivní rakovinu, které byly potvrzeny biopsií jehlou. Údaje o patologických hlášeních, velikosti lézí, postižení lymfatických uzlin a diagnózách byly také získány z národního zdravotního registru.
Systém umělé inteligence používaný k analýze mamografů byl trénován pomocí modelů hlubokého učení k detekci, zvýraznění a hodnocení jakýchkoli podezřelých kalcifikací nebo lézí na mamografu. AI poté seřadila screeningy na stupnici od 1 do 10, což ukazuje pravděpodobnost rakoviny prsu.
Tým většinou zkušených radiologů zkontroloval mamografy pro obě kohorty. Před implementací systému AI byl každý screening přezkoumán dvěma radiology a pacientovi bylo doporučeno klinické vyšetření a biopsie jehlou pouze v případě, že oba radiologové považovali screening za vyžadující další hodnocení.
Po implementaci systému umělé inteligence byly mamografy se skóre menším nebo rovným 5 zkontrolovány starším radiologem s vědomím, že obdržely pouze jeden odečet. Ty, které vyžadovaly další vyšetření, byly prodiskutovány s druhým radiologem.
Studie zjistila, že implementace systému umělé inteligence výrazně snížila pracovní zátěž radiologů analyzujících mamografy v rámci hromadného screeningu rakoviny prsu a zároveň zlepšila účinnost screeningu.
Kohorta vyšetřovaná před implementací systému AI sestávala z více než 60 000 žen, zatímco kohorta vyšetřovaná pomocí AI byla přibližně 58 000 žen. Screening s AI vedl ke zvýšení diagnóz rakoviny prsu (0,70 % před AI vs. 0,82 % s AI) a zároveň snížil počet falešně pozitivních výsledků (2,39 % vs. 1,63 %).
Skrining založený na AI měl vyšší pozitivní prediktivní hodnotu a procento invazivních karcinomů bylo nižší u metod založených na AI. I když se procento rakovin s negativními uzlinami nezměnilo, jiná měření výkonnosti ukázala, že screening založený na AI významně zlepšil výsledky. Zátěž čtení se také snížila o 33,5 %.
Studie proto hodnotila účinnost screeningového systému založeného na umělé inteligenci při snižování pracovní zátěže radiologů a zlepšování četnosti screeningu mamografů v rámci hromadného screeningu rakoviny prsu v Dánsku.
Výsledky ukázaly, že systém založený na umělé inteligenci významně snížil pracovní zátěž radiologů a zároveň zlepšil četnost screeningu, o čemž svědčí významný nárůst diagnóz rakoviny prsu a významné snížení falešně pozitivních výsledků.