Mamografia ghidată de inteligență artificială reduce volumul de muncă cu 33% și mărește detectarea cancerului de sân

Într-un studiu recent publicat în Radiology, cercetătorii din Danemarca și Țările de Jos au efectuat o analiză retrospectivă a eficacității screening-ului și a sarcinii generale a screening-ului mamografiei înainte și după introducere. A sistemelor de inteligență artificială (AI).

Depistarea periodică a mamografiei pentru cancerul de sân reduce semnificativ mortalitatea cauzată de boală. Cu toate acestea, screening-ul mamografiei în masă crește volumul de muncă al radiologilor care trebuie să revizuiască multe mamografii, dintre care majoritatea nu conțin leziuni suspecte.

În plus, screening-ul dublu, care este utilizat pentru a reduce rezultatele false pozitive și pentru a îmbunătăți detectarea, crește și mai mult volumul de muncă al radiologilor. Lipsa radiologilor specializați care să poată citi mamografiile exacerbează această situație.

Studiile recente au explorat pe larg utilizarea AI pentru a analiza eficient rapoartele radiologice, menținând în același timp standarde înalte de screening. Abordarea combinată, în care AI îi ajută pe radiologi să evidențieze mamografiile cu leziuni marcate, se crede că reduce volumul de muncă al radiologilor, menținând în același timp sensibilitatea la screening.

Studiul actual a folosit măsuri preliminare ale performanței de la două cohorte de femei examinate mamografic ca parte a Programului național danez de screening pentru cancerul de sân pentru a compara modificarea volumului de muncă și a performanței de screening după introducerea instrumentelor AI.

Programul a invitat femeile cu vârsta cuprinsă între 50 și 69 de ani să fie testate la fiecare doi ani până la vârsta de 79 de ani. Femeile cu markeri care indică un risc crescut de cancer de sân, cum ar fi genele BRCA, au fost testate folosind diferite protocoale.

Cercetătorii au folosit două cohorte de femei: una examinată înainte și alta după introducerea sistemului AI. Doar femeile cu vârsta sub 70 de ani au fost incluse în analiză pentru a le exclude pe cele din subgrupul cu risc ridicat.

Toți participanții au fost supuși protocoalelor standard folosind mamografii digitale cu vederi craniocaudale și oblice mediolaterale. Toate cazurile pozitive din acest studiu au fost identificate prin screening pentru carcinom ductal sau cancer invaziv, care au fost confirmate prin biopsie cu ac. Datele privind rapoartele patologice, dimensiunea leziunii, implicarea ganglionilor limfatici și diagnostice au fost, de asemenea, obținute din registrul național de sănătate.

Sistemul AI folosit pentru a analiza mamografiile a fost antrenat folosind modele de învățare profundă pentru a detecta, evidenția și marca orice calcificări sau leziuni suspecte pe o mamografie. AI a clasat apoi screening-urile pe o scară de la 1 la 10, indicând probabilitatea de cancer de sân.

O echipă de radiologi cu experiență în mare parte a revizuit mamografiile pentru ambele cohorte. Înainte de implementarea sistemului AI, fiecare screening a fost revizuit de doi radiologi, iar pacientul a fost recomandat pentru examen clinic și biopsie cu ac doar dacă ambii radiologi considerau screening-ul că necesită o evaluare suplimentară.

După implementarea sistemului AI, mamografiile cu un scor mai mic sau egal cu 5 au fost revizuite de un radiolog senior, știind că au primit o singură citire. Cele care au necesitat o examinare suplimentară au fost discutate cu un al doilea radiolog.

Studiul a constatat că implementarea sistemului de inteligență artificială a redus semnificativ volumul de muncă al radiologilor care analizează mamografiile ca parte a depistarii în masă a cancerului de sân, îmbunătățind în același timp eficiența screeningului.

Cohorta examinată înainte de implementarea sistemului AI a fost formată din peste 60.000 de femei, în timp ce cohorta examinată folosind AI era de aproximativ 58.000 de femei. Screening-ul cu IA a dus la o creștere a diagnosticelor de cancer de sân (0,70% înainte de IA față de 0,82% cu IA) în timp ce a redus numărul de fals pozitive (2,39% față de 1,63%).

Depistarea bazată pe IA a avut o valoare predictivă pozitivă mai mare, iar procentul de cancere invazive a fost mai mic cu metodele bazate pe IA. Deși procentul de cancere cu ganglioni negativi nu s-a schimbat, alte măsuri de performanță au arătat că screeningul bazat pe IA a îmbunătățit semnificativ rezultatele. Sarcina de citire a scăzut, de asemenea, cu 33,5%.

Prin urmare, studiul a evaluat eficacitatea unui sistem de screening bazat pe inteligență artificială în reducerea volumului de muncă al radiologilor și îmbunătățirea ratelor de screening ale mamografiilor ca parte a screening-ului în masă a cancerului de sân în Danemarca.

Rezultatele au arătat că sistemul bazat pe inteligență artificială a redus în mod semnificativ volumul de muncă al radiologilor, îmbunătățind în același timp ratele de screening, așa cum demonstrează o creștere semnificativă a diagnosticelor de cancer de sân și o reducere semnificativă a rezultatelor false pozitive.