AI-juhitud mammograafia vähendab töökoormust 33% ja suurendab rinnavähi avastamist

Hiljutises ajakirjas Radiology avaldatud uuringus viisid Taani ja Hollandi teadlased läbi retrospektiivse analüüsi sõeluuringute efektiivsuse ja mammograafia sõeluuringute üldise koormuse kohta enne ja pärast tehisintellekti (AI) süsteemide kasutuselevõttu.

Regulaarne mammograafiauuring rinnavähi diagnoosimiseks vähendab oluliselt suremust sellesse haigusesse. Massiline mammograafiauuring suurendab aga radioloogide töökoormust, kes peavad analüüsima paljusid mammogramme, millest enamik ei sisalda kahtlaseid kahjustusi.

Lisaks suurendab radioloogide töökoormust veelgi topeltsõeluuringud, mida kasutatakse valepositiivsete tulemuste vähendamiseks ja avastamise parandamiseks. Olukorda süvendab veelgi spetsialiseerunud radioloogide puudus, kes oskavad mammogramme lugeda.

Hiljutised uuringud on põhjalikult uurinud tehisintellekti kasutamist radioloogiliste aruannete tõhusaks analüüsimiseks, säilitades samal ajal kõrged sõeluuringu standardid. Arvatakse, et kombineeritud lähenemisviis, kus tehisintellekt aitab radioloogidel esile tõsta märgistatud kahjustustega mammogramme, vähendab radioloogide töökoormust, säilitades samal ajal sõeluuringu tundlikkuse.

Käesolevas uuringus kasutati kahe naiste kohordi esialgseid tulemuslikkuse näitajaid, kes läbisid mammograafia sõeluuringu Taani riikliku rinnavähi sõeluuringu programmi raames, et võrrelda sõeluuringute koormuse ja tulemuslikkuse muutust pärast tehisintellekti tööriistade kasutuselevõttu.

Programm kutsus 50–69-aastaseid naisi iga kahe aasta tagant skriinimisele kuni 79. eluaastani. Naisi, kellel esinesid rinnavähi suurenenud riski näitavad markerid, näiteks BRCA geenid, skriiniti erinevate protokollide alusel.

Teadlased kasutasid kahte naiste kohorti: üks skriining tehti enne tehisintellekti süsteemi kasutuselevõttu ja teine pärast seda. Analüüs hõlmas ainult alla 70-aastaseid naisi, et välistada kõrge riskiga alarühma kuuluvad naised.

Kõik osalejad läbisid standardiseeritud protokollid, kasutades digitaalset mammograafiat kraniokaudaalse ja mediolateraalse kaldvaatega. Kõik selles uuringus osalenud positiivsed juhtumid tuvastati duktaalse kartsinoomi või invasiivse vähi skriiningu abil, mis kinnitati nõelbiopsiaga. Patoloogiaaruannete, kahjustuse suuruse, lümfisõlmede haaratuse ja diagnooside andmed saadi ka riiklikust terviseregistrist.

Mammogrammide analüüsimiseks kasutatavat tehisintellekti süsteemi treeniti süvaõppe mudelite abil mammogrammil kahtlaste kaltsifikatsioonide või tükkide tuvastamiseks, esiletõstmiseks ja hindamiseks. Seejärel klassifitseeris tehisintellekt skriiningtulemused skaalal 1 kuni 10, mis näitab rinnavähi tõenäosust.

Mõlema kohordi mammogramme vaatas üle enamasti kogenud radioloogidest koosnev meeskond. Enne tehisintellekti süsteemi vaatasid iga skriiningu üle kaks radioloogi ning patsiendile soovitati kliinilist läbivaatust ja nõelbiopsiat ainult siis, kui mõlemad radioloogid leidsid, et skriining vajab edasist hindamist.

Pärast tehisintellekti süsteemi rakendamist vaatas vanemradioloog üle 5 või vähema punktisummaga mammogrammid, teades, et need saavad ainult ühe näidu. Need, mis vajasid edasist uurimist, arutati teise radioloogiga.

Uuring näitas, et tehisintellekti süsteemi rakendamine vähendas oluliselt rinnavähi massilise sõeluuringu raames mammogramme analüüsivate radioloogide töökoormust, parandades samal ajal sõeluuringute tõhusust.

Enne tehisintellekti süsteemi rakendamist läbi viidud kohorti kuulus üle 60 000 naise, samas kui tehisintellektiga läbi viidud kohorti kuulus ligikaudu 58 000 naist. Tehisintellektiga skriining suurendas rinnavähi diagnooside arvu (0,70% enne tehisintellekti vs 0,82% tehisintellektiga), samal ajal kui valepositiivsete tulemuste arv vähenes (2,39% vs 1,63%).

Tehisintellektil põhineval sõeluuringul oli kõrgem positiivne ennustusväärtus ja invasiivsete vähivormide osakaal oli tehisintellektil põhinevate meetodite puhul madalam. Kuigi lümfisõlm-negatiivsete vähivormide osakaal ei muutunud, näitasid muud tulemuslikkuse näitajad, et tehisintellektil põhinev sõeluuring parandas tulemusi oluliselt. Lugemiskoormus vähenes ka 33,5%.

Kokkuvõttes hinnati uuringus tehisintellektil põhineva sõeluuringu süsteemi tõhusust radioloogide töökoormuse vähendamisel ja sõeluuringute määrade parandamisel mammogrammianalüüsi puhul osana massilisest rinnavähi sõeluuringust Taanis.

Tulemused näitasid, et tehisintellektil põhinev süsteem vähendas oluliselt radioloogide töökoormust, parandades samal ajal sõeluuringute määra, mida tõendab rinnavähi diagnooside märkimisväärne suurenemine ja valepositiivsete tulemuste märkimisväärne vähenemine.