Ny forskning tyder på at komplementær bruk av kunstig intelligens (AI) i mammografiscreening nøyaktig identifiserer høy risiko for malignitet opptil to år før diagnose hos mer enn en tredjedel av kvinnene med kreft oppdaget ved screening eller intervallkreft.

For den retrospektive studien, nylig publisert i Radiologi, evaluerte forskere bruken av komplementær AI-programvare Transpara versjon 1.7.0 (ScreenPoint Medical) for mammografiundersøkelser utført før diagnose hos 1016 pasienter med skjermoppdaget brystkreft og 586 pasienter med brystkreft med intervaller. Basert på mammografiske funksjoner brukte forskere AI-programvaren til å tilordne poeng på høy risiko (10), middels risiko (8-9) og lav risiko (1-7) for en potensiell malignitet, ifølge studien.

For mammografiundersøkelser utført to år eller mindre før skjermoppdaget brystkreft, fant forskerne at AI-programvaren tildelte en høyrisiko malignitetsscore på 10 for 38,3 % av disse tilfellene. For mammografi utført opptil to år før intervalldiagnose for brystkreft, bemerket AI-programvaren en høy risiko for malignitet i 39,4 % av disse tilfellene.

«…Vi fant at mer enn ett av tre tilfeller av screen-oppdaget og intervallkreft hadde en kunstig intelligens (AI) risikoscore på 10 ved forhåndsscreening. Dette indikerer potensialet til AI til å oppdage brystkreft tidligere, noe som kan føre til mindre skadelig behandling for berørte pasienter», skrev Solveig Hofvind, Ph.D., medforfatter av studien, tilknyttet Brystkreftscreeningsseksjonen i Norge. Kreftregisteret og professor i radiografi ved Høgskolen i Oslo og Akershus i Oslo, Norge, og kolleger.

Studieforfatterne bemerket også at 23 prosent av skjermoppdagede brystkrefttilfeller og 23,4 prosent av brystkrefttilfellene ble identifisert som høy risiko for malignitet under undersøkelser. mammografi utført opptil fire år før diagnosen.

Sammenlignet med kvinner med lavrisiko AI-skåre mellom 1 og 7 i den screeningdetekterte brystkreftkohorten, bemerket forskere at forkalkninger alene eller kombinasjonen av forkalkninger med brysttetthet var mer vanlig hos kvinner med høyrisiko-AI-score. .

For mammografiundersøkelser utført opptil to år før diagnosen skjermoppdaget kreft, ble tetthet med forkalkninger notert hos 13,6 prosent av pasientene med AI-skåre på 10, sammenlignet med 4,7 for Forskere fant at 15,8 prosent av pasientene med høyrisiko-AI-skåre hadde kun forkalkninger, sammenlignet med 7,8 prosent av de med høyrisiko AI-skåre lavrisiko AI-skårer.

«Det kan være viktig å tilbakekalle kvinner med forkalkninger og en score på 10 for evaluering, da dette kan føre til tidligere påvisning av relevante kreftformer,» bemerket Hofvind og kolleger. «Men andelen forkalkninger og en AI-score på 10 hos kvinner uten sykdom bør også undersøkes, da de kan påvirke frekvensen av falske positive (tilbakekallet med negativt resultat) screeningsresultater.»

(Redaktørens merknad: For relatert innhold, se «Mammografi-basert dyplæringsmodell forenkler høyere brystkreftdeteksjon i MR-screening», «Stor mammografistudie tyder på at l «AI tilsvarer radiologer for dobbel lesing av eksamener» og «Mammografinyheter: FDA autoriserer AI. Programvare for påvisning av arteriell brystforkalkning.»)

Når det gjelder studiebegrensninger, bemerket forfatterne at kun én tilbyder ble brukt til mammografiundersøkelser og at studiekohorten, bestående av norske kvinner, kan begrense ekstrapolering av resultatene fra studien til en større populasjon. Forskerne innrømmet at mangel på klarhet om sammenhengen mellom kreftplassering og AI-markeringer kunne ha påvirket studieresultatene.