Enligt preliminära studieresultat som publicerats av ett svenskt forskarlag kan AI-system "säkert" tolka screeningbilder för bröstcancer, med liknande effektivitet som två radiologer.
Den AI-drivna screeningprocessen minskade arbetsbelastningen med 44,3% medan upptäcka tumörer i mammogram med samma noggrannhet som två mänskliga radiologer.
Historiskt sett har studierna av AI:s roll i diagnostiseringen av bröstcancer från mammografi varit retrospektiva och omfattat bedömning av skanningar som redan granskats av medicinsk personal.
Omvänt gäller detta nyligen genomförd studie är en randomiserad, kontrollerad befolkningsstudie som omfattar över 80.000 svenska kvinnor, i genomsnitt 54 år gamla.
Hälften av mammogrammen undersöktes av 2 radiologer (vilket är standard), medan den andra hälften först bedömdes av AI-systemet, följt av utvärdering av 1 eller 2 radiologer (beroende på den indikerade maligniteten hos tumören, om den upptäcktes).
Resultaten visade att 244 kvinnor som diagnostiserats med cancer identifierades genom AI-stödd screening, jämfört med 203 kvinnor som identifierats genom vanlig screening.
Framför allt ledde användningen av AI inte till fler falska positiva resultat. Radiologernas arbetsbelastning vid screening minskade med 44,3%, vilket är det avgörande resultatet här.
Dr Kristina Lång från Lunds universitet, Sverige, säger, "Den största potentialen med AI just nu är att den kan göra det möjligt för radiologer att bli mindre belastade av den stora mängden läsning.
"Även om vårt AI-stödda screening-system kräver minst en radiolog som ansvarar för detektionen, skulle det potentiellt kunna undanröja behovet av dubbel läsning av majoriteten av mammografierna, vilket skulle minska trycket på arbetsbelastningen och göra det möjligt för radiologer att fokusera på mer avancerad diagnostik samtidigt som väntetiderna för patienterna förkortas."
Den övergripande processen för att identifiera cancer från bilder med hjälp av AI kallas computer vision (CV) och omfattar röntgen, MR och andra skanningar. En AI-stödd MRI-skanner har nyligen fått FDA-godkännande i USA.
Uppdelning av studier
- Bakgrund till studien: En randomiserad, kontrollerad, populationsbaserad studie genomfördes för att bedöma den kliniska säkerheten hos ett AI-stött protokoll för skärmläsning vid mammografi, jämfört med standardmetoden för skärmläsning av radiologer.
- Försöksmetod: Kvinnor i åldern 40-80 år från fyra screeningcenter i Sverige informerades om studien. De som inte avstod från att delta delades slumpmässigt in i en AI-stödd screeninggrupp (interventionsgrupp) och en kontrollgrupp. AI-systemet gav en riskpoäng för malignitet på en 10-gradig skala, som användes för att triagera screeningundersökningar till enkel läsning eller dubbel läsning, med riskpoängen och datorstödda detektionsmärken tillgängliga för de radiologer som utförde screeningen.
- Resultat av studien: Från april 2021 till juli 2022 tilldelades 80 033 kvinnor AI-stödd screening eller dubbelavläsning utan AI. AI-stödd screening resulterade i 244 screeningupptäckta cancerformer, 861 återkallelser och 46 345 skärmavläsningar. Standardscreening resulterade i 203 screeningdetekterade cancerformer, 817 återkallelser och 83 231 skärmavläsningar. Arbetsbelastningen för skärmläsning minskade med 44,3% med hjälp av AI.
Det svenska forskarlaget påpekade att det fortfarande är för tidigt att använda sådan teknik, men AI:s roll inom medicinsk diagnostik är hittills väldokumenterad. Det är bara en tidsfråga innan medicinsk diagnostik med AI används i stor skala.
NHS i Storbritannien uttryckte intresse för studien och uppgav att man redan överväger hur AI kan utnyttjas vid bröstscreening för att möjliggöra snabb, storskalig bildanalys. En talesman för NHS England berättade för BBC"Denna forskning är mycket uppmuntrande, och planer pågår för att utvärdera de bästa sätten att implementera denna teknik i NHS:s bröstscreeningprogram."
