Volgens tussentijdse onderzoeksresultaten gepubliceerd door een Zweeds onderzoeksteam kunnen AI-systemen borstkankerscreeningbeelden "veilig" interpreteren, met een efficiëntie die vergelijkbaar is met die van 2 radiologen.
Van cruciaal belang is dat het AI-ondersteunde screeningsproces de werklast met 44,3% verminderde, terwijl tumoren in mammogrammen detecteren met dezelfde nauwkeurigheid als 2 menselijke radiologen.
Historisch gezien waren onderzoeken naar de rol van AI bij de diagnose van borstkanker op basis van mammogrammen retrospectief, waarbij scans werden beoordeeld die al door medische professionals waren onderzocht.
Omgekeerd is dit recente studie is een gerandomiseerd, gecontroleerd bevolkingsonderzoek met meer dan 80.000 Zweedse vrouwen van gemiddeld 54 jaar oud.
De helft van de mammogrammen werd onderzocht door 2 radiologen (zoals standaard), terwijl de andere helft in eerste instantie werd beoordeeld door het AI-systeem, gevolgd door beoordeling door 1 of 2 radiologen (afhankelijk van de aangegeven kwaadaardigheid van de tumor, indien gedetecteerd).
De resultaten toonden aan dat 244 vrouwen met de diagnose kanker werden geïdentificeerd via AI-ondersteunde screening, vergeleken met 203 vrouwen die werden opgespoord via standaard screening.
Met name het gebruik van AI resulteerde niet in meer fout-positieven. Er was een afname van 44,3% in de werklast van radiologen, wat hier het cruciale resultaat is.
Dr. Kristina Lång van de Universiteit van Lund, Zweden, zei, "Het grootste potentieel van AI op dit moment is dat het radiologen in staat zou kunnen stellen om minder belast te worden door de buitensporige hoeveelheid leeswerk.
"Hoewel ons AI-ondersteund screeningsysteem ten minste één radioloog nodig heeft die verantwoordelijk is voor de detectie, zou het de noodzaak voor het dubbel lezen van de meerderheid van de mammogrammen kunnen wegnemen, waardoor de werkdruk afneemt en radiologen zich kunnen richten op meer geavanceerde diagnostiek, terwijl de wachttijden voor patiënten korter worden."
Het overkoepelende proces van het identificeren van kanker uit beelden met behulp van AI wordt computer vision (CV) genoemd en strekt zich uit tot röntgenfoto's, MRI's en andere scans. Een AI-ondersteunde MRI-scanner kreeg onlangs goedkeuring van de FDA in de VS.
Uitsplitsing studie
- Achtergrond onderzoek: Er werd een gerandomiseerde, gecontroleerde, bevolkingsstudie uitgevoerd om de klinische veiligheid te beoordelen van een door AI ondersteund screen-reading protocol bij mammografie, in vergelijking met de standaard screen-reading methode door radiologen.
- Proefmethode: In aanmerking komende vrouwen in de leeftijd van 40 tot 80 jaar van 4 screeningslocaties in Zweden werden geïnformeerd over het onderzoek. Degenen die zich niet afmeldden, werden willekeurig verdeeld in de AI-ondersteunde screeninggroep (interventiegroep) en de controlegroep. Het AI-systeem leverde een maligniteitsrisicoscore op een schaal van 10 niveaus, die gebruikt werd om screeningsonderzoeken te triageren naar single reading of double reading, waarbij de risicoscores en computerondersteunde detectiemarkeringen beschikbaar waren voor de radiologen die de screening uitvoerden.
- Bevindingen onderzoek: Van april 2021 tot juli 2022 werden 80.033 vrouwen toegewezen aan AI-ondersteunde screening of dubbele uitlezing zonder AI. AI-ondersteunde screening resulteerde in 244 op het scherm gedetecteerde kankers, 861 terugroepingen en 46.345 screenlezingen. Standaardscreening resulteerde in 203 opgespoorde kankers, 817 herhalingen en 83.231 screenlezingen. De werklast voor het screenen werd met 44,3% verminderd met behulp van AI.
Het Zweedse onderzoeksteam gaf aan dat het nog te vroeg is om dergelijke technologie in te zetten, maar de rol van AI in de medische diagnostiek is tot op heden goed gedocumenteerd. Het is slechts een kwestie van tijd voordat AI medische diagnostiek op grote schaal gaat toepassen.
De Britse NHS toonde interesse in het onderzoek en zei dat het al overweegt hoe AI kan worden ingezet bij borstonderzoek om snelle beeldanalyse op grote schaal mogelijk te maken. Een woordvoerder van NHS England vertelde de BBCDit onderzoek is zeer bemoedigend en er worden plannen gemaakt om na te gaan wat de beste manieren zijn om deze technologie te implementeren in het NHS-borstscreeningsprogramma.
