Umělá inteligence v detekci karcinomu prsu – výsledky z reálné klinické praxe

Úvod

Umělá inteligence se jeví jako slibný nezávislý čtenář screeningových radiodiagnostických snímků, ovšem dosud existuje jen málo prospektivních studií, které by se této problematice věnovaly. Ve stockholmské nemocnici se proto zaměřili na využití AI pro detekci karcinomu prsu v reálné klinické praxi.

Metodika a průběh studie 

ScreenTrustCAD je prospektivní populační studie s párovými hodnotiteli pro stanovení noninferiority, do níž bylo zahrnuto bezmála 56 tisíc žen bez prsních implantátů ve věku 40–74 let, účastnic populačního screeningu ve spádové oblasti nemocnice Sankt Göran. 

Primárním výstupem byl screeningem detekovaný karcinom prsu do 3 měsíců po mamografii a primárním cílem analýzy bylo posoudit noninferioritu dvojího hodnocení 1 radiologem (R) a AI ve srovnání se standardním dvojím hodnocením 2 radiology. Dále bylo analyzováno samotné hodnocení AI a trojí hodnocení (2R + AI) ve srovnání s dvojím hodnocením 2R.

Výsledná zjištění

V období mezi 1. dubnem 2021 a 9. červnem 2022 podstoupilo pravidelný mamografický screening 58 344 žen, z nichž 55 581 bylo zahrnuto do studie. 

• U 269 (0,5 %) žen byl diagnostikován karcinom prsu detekovaný na základě počátečního pozitivního dvojího vyhodnocení snímků.
• Dvojí hodnocení 1R + AI nebylo horší ve srovnání s dvojím hodnocením 2R: 261 (0,5 %) vs. 250 (0,4 %) zjištěných případů; relativní podíl 1,04 (95% interval spolehlivosti [CI] 1,00–1,09). 
• Jediné hodnocení pomocí AI oproti 2R: 246 (0,4 %) vs. 250 (0,4 %) zjištěných případů; relativní podíl 0,98 (95% CI 0,93–1,04) i trojí hodnocení (2R + AI): 269 (0,5 %) vs. 250 (0,4 %) zjištěných případů; relativní podíl 1,08 (95% CI 1,04–1,11) bylo také noninferiorní ve srovnání se standardním dvojím hodnocením 2R. 

Diskuse a závěr

Výsledky této studie ukázaly, že použití dvojího hodnocení snímků v modelu „AI + radiolog“ je pro detekci karcinomu prsu srovnatelné s dvojím hodnocením 2 radiology, a může dokonce vést ke 4% zvýšení detekce onemocnění. K tomu přispěla kombinace dvou faktorů – AI má dostatečně citlivou schopnost detekce, zároveň však konsenzuální druhý čtenář dokáže vyloučit falešně pozitivní výsledky hodnocení AI.

Studie naznačuje výhodu kontrolované implementace AI do procesu screeningové mamografie s důrazem na řízení rizik a sledování efektivity v reálné klinické praxi.

(lexi)

Zdroj: Dembrower K., Crippa A., Colón E. et al. Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study. Lancet Digit Health 2023; 5 (10): e703–e711, doi: 10.1016/S2589-7500(23)00153-X.