Маммография с поддержкой ИИ не отстает от документов по обнаружению рака

Маммография с поддержкой искусственного интеллекта привела к уровню обнаружения рака, сравнимому с показателем двух врачей-рентгенологов, работающих вместе, а также значительно сократила нагрузку на скрининг.

Среди более чем 80 000 женщин, рандомизированных либо для маммографического скрининга с поддержкой ИИ, либо для стандартного двойного чтения без ИИ, уровень выявления рака составил 6,1 (95% ДИ 5,4–6,9) на 1000 скрининговых участниц в группе вмешательства, что было выше нижнего допустимого предела. для безопасности и 5,1 (95% ДИ 4,4-5,8) на 1000 в контрольной группе для соотношения 1,2 (95% ДИ 1,0-1,5, п= 0,052), по словам Кристины Лонг, доктора медицинских наук Лундского университета в Мальмё, Швеция, и ее коллег.

Они сообщили в Ланцет Онкология что скрининг с поддержкой ИИ выявил один дополнительный рак на каждую 1000 обследованных женщин. Они также заметили, что использование ИИ не повлияло на количество отзывов, ложных срабатываний или консенсусных встреч.

МАСАИ По словам исследователей, это первое рандомизированное исследование, изучающее ИИ в рамках национальной программы скрининга рака молочной железы.

«Процедура чтения с экрана с поддержкой ИИ может считаться безопасной», — заявили они, отметив, что преимущество с точки зрения снижения рабочей нагрузки на чтение с экрана «было значительным».

В частности, рентгенологи в группе с поддержкой ИИ сделали на 36 886 меньше экранных чтений, чем в контрольной группе (46 345 против 83 231), что означает снижение рабочей нагрузки рентгенологов по чтению с экрана на 44%.

«Самый большой потенциал ИИ прямо сейчас заключается в том, что он может позволить рентгенологам меньше обременяться чрезмерным объемом чтения», — сказал Лонг в пресс-релизе. «Хотя для нашей системы скрининга с поддержкой ИИ требуется, по крайней мере, один радиолог, отвечающий за обнаружение, она потенциально может устранить необходимость двойного считывания большинства маммограмм, снизив рабочую нагрузку и позволив рентгенологам сосредоточиться на более сложной диагностике, в то время как сокращение времени ожидания пациентов».

Лонг и его коллеги сообщили, что частота припоминания составила 2,2% (95% ДИ 2,0–2,3) в группе вмешательства и 2,0% (95% ДИ 1,9–2,2) в контрольной группе, в то время как положительная прогностическая ценность припоминания составила 28,3% (95%). % ДИ 25,3-31,5) и 24,8% (95% ДИ 21,9-28,0) соответственно. Частота ложноположительных результатов составила 1,5% (95% ДИ 1,4–1,7) в обеих группах.

В группе вмешательства 75% (n=184/244) обнаруженных раковых заболеваний были инвазивными, а 25% (n=60) были in situ; в контрольной группе эти данные составили 81% (n=165/203) и 19% (n=38) соответственно.

Лонг и его коллеги отметили, что существует опасение, что ИИ может привести к увеличению количества ресурсоемких консенсусных встреч, но обнаружили, что на долю проверок, которые привели к этим встречам, использование ИИ не повлияло.

В сопроводительном комментарий, Нерео Сеньян, доктор медицины, магистр наук, и Антонио Понти, доктор медицины, магистр здравоохранения, оба из Справочного центра Пьемонта по эпидемиологии и профилактике рака в Турине, Италия, сказали, что результаты кажутся однозначными в пользу скрининга с помощью ИИ, но все же посоветовали соблюдать осторожность. при интерпретации результатов. Они призвали рассмотреть «возможное наличие гипердиагностики … или чрезмерное обнаружение вялотекущих поражений, таких как соответствующая часть протоковой карциномы in situ».

Они отметили, что в заранее определенном анализе клинической безопасности исследования AI выявил более высокий процент карциномы in situ среди раковых заболеваний, обнаруженных скринингом. «В течение десятилетий велись споры о том, полезно или вредно обнаружение карцином in situ, особенно тех, которые классифицируются как низкодифференцированные, при скрининге рака молочной железы», — сказали Сеньян и Понти, добавив, что важно получать биологическую информацию об обнаруженных поражениях. .

Они сказали, что «таким образом остается важный исследовательский вопрос: способен ли ИИ при соответствующем обучении фиксировать соответствующие биологические особенности — или, другими словами, естественное течение болезни — например, способность опухолей расти и распространяться? “

MASAI проводился с апреля 2021 года по июль 2022 года с участием 80 033 женщин (средний возраст 54 года), которые прошли маммографию в четырех центрах на юго-западе Швеции. Участники могли иметь умеренный наследственный риск рака молочной железы и/или рак молочной железы в анамнезе. Они были случайным образом распределены 1:1 для стандартного анализа, проведенного двумя радиологами без ИИ, или для скрининга с поддержкой ИИ, при котором система чтения с поддержкой ИИ оценивала маммограммы до того, как они были прочитаны одним или двумя радиологами.

По словам авторов, чтение экрана и дополнительная оценка отозванных участников проводились в одном месте, и это было ограничением исследования. Также использовалась комбинация одного типа маммографического устройства и одной системы искусственного интеллекта.

Исследователи объяснили, что их «стратегия скрининга подчеркивает центральную роль рентгенолога в принятии окончательного решения об отзыве пациента, и настоящие результаты зависят от работы участвующих рентгенологов».

Первичным показателем результата исследования является интервальная частота рака, которая будет оцениваться после того, как вся популяция исследования, состоящая из 100 000 прошедших скрининг участников, пройдёт как минимум 2-летнее наблюдение.