A mesterséges intelligencia által irányított mammográfia 33%-kal csökkenti a munkaterhelést és növeli a mellrák kimutatását
Utolsó ellenőrzés: 14.06.2024
Minden iLive-tartalmat orvosi szempontból felülvizsgáltak vagy tényszerűen ellenőriznek, hogy a lehető legtöbb tényszerű pontosságot biztosítsák.
Szigorú beszerzési iránymutatásunk van, és csak a jó hírű média oldalakhoz, az akadémiai kutatóintézetekhez és, ha lehetséges, orvosilag felülvizsgált tanulmányokhoz kapcsolódik. Ne feledje, hogy a zárójelben ([1], [2] stb.) Szereplő számok ezekre a tanulmányokra kattintható linkek.
Ha úgy érzi, hogy a tartalom bármely pontatlan, elavult vagy más módon megkérdőjelezhető, jelölje ki, és nyomja meg a Ctrl + Enter billentyűt.
A közelmúltban a Radiology-ban megjelent tanulmányban dán és holland kutatók retrospektív elemzést végeztek a szűrés hatékonyságáról és a mammográfiás szűrés általános terhéről a bevezetés előtt és után. Mesterséges intelligencia (AI) rendszerek.
A mellrák rendszeres mammográfiás szűrése jelentősen csökkenti a betegség okozta halálozást. A tömeges mammográfiás szűrés azonban megnöveli a radiológusok munkáját, akiknek sok olyan mammográfiát kell átnézniük, amelyek többsége nem tartalmaz gyanús elváltozásokat.
Emellett a kettős szűrés, amelyet a hamis pozitív eredmények csökkentésére és a felismerés javítására használnak, tovább növeli a radiológusok munkaterhét. A mammográfiát olvasni tudó radiológusok hiánya súlyosbítja ezt a helyzetet.
A közelmúltban végzett tanulmányok alaposan feltárták a mesterséges intelligencia használatát a radiológiai jelentések hatékony elemzésére a magas szűrési szabványok fenntartása mellett. A kombinált megközelítés, amelyben a mesterséges intelligencia segít a radiológusoknak kiemelni a megjelölt elváltozásokat mutató mammográfiákat, úgy vélik, hogy csökkenti a radiológusok munkáját, miközben fenntartja a szűrési érzékenységet.
A jelenlegi tanulmány a dán nemzeti emlőrákszűrési program részeként mammográfiás vizsgálaton átesett nők két csoportjának előzetes teljesítménymérőit használta, hogy összehasonlítsa a szűrési munkaterhelésben és a teljesítményben bekövetkezett változást az AI-eszközök bevezetése után.
A program az 50 és 69 év közötti nőket kétévente 79 éves korukig szűrésre hívta. Különböző protokollok segítségével szűrték azokat a nőket, akiknél a mellrák fokozott kockázatára utaló markerek, például BRCA-gének jelezték.
A kutatók két női csoportot használtak: egyet az AI-rendszer bevezetése előtt, egyet pedig azután szűrtek. Csak a 70 év alatti nőket vonták be az elemzésbe, hogy kizárják a magas kockázatú alcsoportba tartozókat.
Minden résztvevő szabványos protokollokon ment keresztül, digitális mammográfokkal, craniocaudalis és mediolaterális ferde nézetekkel. Ebben a vizsgálatban minden pozitív esetet duktális karcinóma vagy invazív rák szűrésével azonosítottak, amelyeket tűbiopsziával igazoltak. A patológiás jelentésekre, az elváltozások méretére, a nyirokcsomók érintettségére és a diagnózisokra vonatkozó adatokat szintén a nemzeti egészségügyi nyilvántartásból szereztük be.
A mammográfiás vizsgálatok elemzésére használt mesterséges intelligencia rendszert mély tanulási modellekkel képezték ki, hogy észleljék, kiemeljék és pontozzák a mammográfiás gyanús meszesedéseket vagy elváltozásokat. Az AI ezután egy 1-től 10-ig terjedő skálán rangsorolta a szűréseket, jelezve a mellrák valószínűségét.
A többségében tapasztalt radiológusokból álló csapat mindkét kohorsz mammográfiáját felülvizsgálta. Az AI-rendszer bevezetése előtt minden szűrést két radiológus vizsgált felül, és csak akkor javasolták a beteget klinikai vizsgálatra és tűbiopsziára, ha mindkét radiológus úgy ítélte meg, hogy a szűrés további értékelést igényel.
Az AI-rendszer bevezetése után az 5-nél kisebb vagy egyenlő pontszámú mammográfiákat egy vezető radiológus felülvizsgálta, tudva, hogy csak egy leolvasást kaptak. A további vizsgálatokat igénylőket megbeszéltük egy második radiológussal.
A tanulmány megállapította, hogy az AI-rendszer bevezetése jelentősen csökkentette a mammográfiát elemző radiológusok munkáját a tömeges emlőrákszűrés részeként, miközben javította a szűrés hatékonyságát.
Az AI-rendszer bevezetése előtt szűrt kohorsz több mint 60 000 nőből állt, míg a mesterséges intelligencia segítségével szűrt kohorsz körülbelül 58 000 nőből állt. Az MI-vel végzett szűrés az emlőrák diagnosztizálásának növekedését eredményezte (0,70% pre-AI vs. 0,82% AI-val), miközben csökkentette a hamis pozitív eredmények számát (2,39% vs. 1,63%).
A mesterséges intelligencia alapú szűrés pozitív prediktív értéke magasabb volt, és az invazív rákos megbetegedések aránya alacsonyabb volt az AI-alapú módszerekkel. Bár a csomó-negatív rákos megbetegedések százalékos aránya nem változott, más teljesítménymérések azt mutatták, hogy az AI-alapú szűrés jelentősen javította az eredményeket. Az olvasási terhelés is 33,5%-kal csökkent.
A tanulmány ezért felmérte egy mesterséges intelligencia-alapú szűrőrendszer hatékonyságát a radiológusok munkaterhének csökkentésében és a mammográfiás vizsgálatok szűrési arányának javításában Dániában a tömeges emlőrákszűrés részeként.
Az eredmények azt mutatták, hogy a mesterséges intelligencia alapú rendszer jelentősen csökkentette a radiológusok munkaterhét, miközben javította a szűrési arányokat, amit az emlőrák-diagnózisok számának jelentős növekedése és a hamis pozitív eredmények számának jelentős csökkenése is bizonyít.