Új kiadványok
A mesterséges intelligencia által vezérelt mammográfia 33%-kal csökkenti a munkaterhelést és növeli az emlőrák felismerését
Utolsó ellenőrzés: 02.07.2025
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 Radiology folyóiratban megjelent friss tanulmányban dán és holland kutatók retrospektív elemzést végeztek a szűrés hatékonyságáról és a mammográfiás szűrés általános terheléséről a mesterséges intelligencia (MI) rendszerek bevezetése előtt és után.
Az emlőrák rendszeres mammográfiás szűrése jelentősen csökkenti a betegség okozta halálozást. A tömeges mammográfiás szűrés azonban növeli a radiológusok munkaterhelését, akiknek számos mammográfiát kell elemezniük, amelyek többsége nem tartalmaz gyanús elváltozásokat.
Ezenkívül a kettős szűrés, amelyet a téves pozitív eredmények csökkentésére és a felismerés javítására használnak, tovább növeli a radiológusok munkaterhelését. A mammogramokat leolvasni tudó szakosodott radiológusok hiánya súlyosbítja ezt a helyzetet.
A legújabb tanulmányok széles körben vizsgálták a mesterséges intelligencia használatát a radiológiai leletek hatékony elemzésére, miközben fenntartják a magas szűrési szabványokat. Egy olyan kombinált megközelítés, amelyben a mesterséges intelligencia segít a radiológusoknak kiemelni a megjelölt elváltozásokat tartalmazó mammográfiákat, úgy gondolják, hogy csökkenti a radiológusok munkaterhelését, miközben megőrzi a szűrés érzékenységét.
A jelenlegi tanulmány a dán nemzeti emlőrák-szűrési program részeként mammográfiás szűrésen részt vevő nők két csoportjának előzetes teljesítménymutatóit használta fel a szűrési terhelés és a teljesítmény változásának összehasonlítására a mesterséges intelligencia eszközök bevezetése után.
A programban az 50 és 69 év közötti nőket kétévente szűrésre hívták meg 79 éves korukig. Azokat a nőket, akiknél a mellrák fokozott kockázatát jelző markerek, például a BRCA gének voltak jelen, különböző protokollok szerint szűrték.
A kutatók két női csoportot vizsgáltak: az egyiket a mesterséges intelligencia rendszer bevezetése előtt, a másikat pedig utána. Az elemzésbe csak 70 év alatti nőket vontak be, hogy kizárják a magas kockázatú alcsoportba tartozókat.
Minden résztvevő standardizált protokollokon esett át digitális mammográfiával, kraniokaudális és mediolaterális ferde nézetekkel. A vizsgálatban részt vevő összes pozitív esetet duktális karcinóma vagy invazív rák szűrésével azonosították, amit tűbiopsziával igazoltak. A patológiai jelentésekre, az elváltozás méretére, a nyirokcsomó-érintettségre és a diagnózisokra vonatkozó adatokat szintén egy országos egészségügyi nyilvántartásból szerezték be.
A mammogramok elemzéséhez használt mesterséges intelligencia rendszert mélytanulási modellek segítségével képezték ki, hogy észlelje, kiemelje és pontozza a mammogramon található gyanús meszesedéseket vagy csomókat. A mesterséges intelligencia ezután 1-től 10-ig terjedő skálán osztályozta a szűréseket, jelezve az emlőrák valószínűségét.
Egy többnyire tapasztalt radiológusokból álló csapat vizsgálta felül mindkét kohorsz mammográfiáit. A mesterséges intelligencia rendszer előtt minden szűrést két radiológus vizsgált meg, és a betegnek csak akkor javasoltak klinikai vizsgálatot és tűbiopsziát, ha mindkét radiológus úgy ítélte meg, hogy a szűrés további kivizsgálást igényel.
A mesterséges intelligencia rendszer bevezetése után az 5-ös vagy annál alacsonyabb pontszámot elérő mammográfiákat egy vezető radiológus vizsgálta felül, tudván, hogy csak egyetlen leletet fognak kapni. Azokat, amelyek további vizsgálatot igényeltek, egy második radiológussal beszélték meg.
A tanulmány megállapította, hogy a mesterséges intelligencia rendszer bevezetése jelentősen csökkentette a tömeges emlőrákszűrés részeként mammográfiákat elemző radiológusok munkaterhelését, miközben javította a szűrés hatékonyságát.
A mesterséges intelligencia rendszer bevezetése előtt szűrt kohorsz több mint 60 000 nőt foglalt magában, míg a mesterséges intelligenciával szűrt kohorsz körülbelül 58 000 nőt foglalt magában. A mesterséges intelligenciával történő szűrés az emlőrák-diagnózisok számának növekedését eredményezte (0,70% a mesterséges intelligencia előtt vs. 0,82% a mesterséges intelligenciával), miközben csökkent a téves pozitív eredmények száma (2,39% vs. 1,63%).
A mesterséges intelligencia alapú szűrés magasabb pozitív prediktív értékkel rendelkezett, és az invazív rákos megbetegedések aránya alacsonyabb volt a mesterséges intelligencia alapú módszerekkel. Bár a nyirokcsomó-negatív rákos megbetegedések aránya nem változott, más teljesítménymutatók azt mutatták, hogy a mesterséges intelligencia alapú szűrés jelentősen javította az eredményeket. Az olvasási terhelés is 33,5%-kal csökkent.
Összefoglalva, a tanulmány egy mesterséges intelligencia alapú szűrőrendszer hatékonyságát vizsgálta a radiológusok munkaterhelésének csökkentése és a mammográfiai szűrési arányok javítása terén a tömeges emlőrákszűrés részeként Dániában.
Az eredmények azt mutatták, hogy a mesterséges intelligencia alapú rendszer jelentősen csökkentette a radiológusok munkaterhelését, miközben javította a szűrési arányokat, amint azt az emlőrák-diagnózisok számának jelentős növekedése és a téves pozitív eredmények számának jelentős csökkenése is bizonyítja.