Mammograficzne badania przesiewowe. Sztuczna inteligencja pomaga
Według najnowszych badań zastosowanie sztucznej inteligencji w interpretacji przesiewowych mammograficznych pozwoli na zmniejszenie obciążenia radiologów o 70 proc. bez pogorszenia czułości wykrywania raka piersi.
W „Radiology” opublikowano wyniki retrospektywnej analizy blisko 16 tys. cyfrowych badań obrazowych piersi (mammografii i tomosyntezy), w których raka piersi rozpoznano ostatecznie u 113 chorych.
Ocenę jednego lub dwóch radiologów porównano z wynikiem algorytmu sztucznej inteligencji wykorzystującego technikę autonomicznego treningu. Każdy mammogram został oceniony przez AI w skali 1-10, gdzie wraz ze wzrostem liczby punktów rosła szansa rozpoznania nowotworu.
70 proc. ocenianych badań otrzymało nie więcej niż 7 punktów (interpretowane jako małe ryzyko rozpoznania raka piersi). Zastosowanie sztucznej inteligencji w porównaniu z podwójną oceną radiologiczną pozwoliło na zmniejszenie o ponad 70 proc. liczby godzin pracy lekarza oraz zmniejszenie o blisko 17 proc. odsetka ponownych wezwań pacjentek.
Co ważne, nie odnotowano spadku czułości metody – sztuczna inteligencja wykryła w mammografiach 92 raki piersi, a radiolodzy 95 (p= 0.38). W obrazach tomosyntezy sztuczna inteligencja rozpoznała 76 raków, a radiolodzy 78 (p= 0.68). Ze względu na relatywnie małą liczebność próby oraz przeprowadzenie jej w jednym ośrodku, planowane jest przeprowadzenie prospektywnego badania klinicznego.
