Inteligența artificială detectează o treime din cazurile de cancer la sân ratate prin screening

Un algoritm de inteligență artificială pentru screening-ul cancerului de sân ar putea îmbunătăți performanța mamografiei digitale cu tomosinteză (DBT), reducând ratele de cancer de interval cu până la o treime, potrivit unui studiu publicat astăzi în revista Radiology.

Cancerele de sân de interval sunt tumori simptomatice diagnosticate între mamografiile de screening de rutină. Aceste cazuri au de obicei un prognostic mai slab din cauza unei boli mai agresive și a creșterii rapide a tumorii. DBT, sau mamografia 3D, oferă o vizualizare îmbunătățită a leziunilor mamare și poate identifica tumorile care pot fi ascunse de țesutul dens. Cu toate acestea, deoarece DBT este o tehnologie relativ nouă, datele privind rezultatele pe termen lung pentru pacienții din instituțiile care au adoptat recent această tehnică rămân limitate.

„Având în vedere numărul insuficient de date privind mortalitatea prin cancer mamar după 10 ani de screening DBT, ratele de cancer la intervale sunt adesea folosite ca indicator indirect”, explică autoarea studiului, Dr. Manisha Bahl, directoarea departamentului de calitate a imagisticii mamare la Spitalul General din Massachusetts și profesor asociat la Facultatea de Medicină Harvard.
„O scădere a acestei rate sugerează o scădere a incidenței și mortalității prin cancer mamar.”

Studiu: Inteligența artificială identifică tumorile nedetectate

Într-un studiu efectuat pe 1.376 de cazuri, Bal și colegii săi au analizat retrospectiv 224 de tipuri de cancer de interval la 224 de femei care au fost supuse screeningului DBT. În aceste imagini, algoritmul Lunit INSIGHT DBT v1.1.0.0 AI a localizat corect 32,6% (73 din 224) din tumorile nedetectate anterior.

„Am fost surprinși că aproape o treime din tumorile de interval au fost detectate și localizate cu precizie de algoritmul IA în mamografii care anterior erau interpretate ca fiind normale de către radiologi, subliniind potențialul IA ca «al doilea cititor»”, a spus Bahl.

Potrivit cercetătorilor, acesta ar putea fi primul studiu publicat care analizează în mod specific utilizarea inteligenței artificiale pentru detectarea cancerelor de interval pe imaginile DBT.

„Inteligența artificială a fost utilizată anterior pentru a detecta cancerele de interval pe mamografiile digitale 2D convenționale, dar, din câte știm, nu există studii publicate în literatura de specialitate privind detectarea prin inteligență artificială a tumorilor de interval în mod specific pe scanările de tomosinteză 3D”, a explicat Bal.

Metodologie: la nivel de leziune, nu doar o imagine de ansamblu

Pentru a evita supraestimarea sensibilității algoritmului, echipa lui Bal a folosit o analiză specifică leziunii: inteligența artificială a primit un „scor pozitiv” doar dacă a identificat și localizat corect locația exactă a tumorii.

„În schimb, analiza întregii imagini poate oferi inteligenței artificiale un «acces» chiar dacă adnotarea este incorectă, ceea ce crește artificial sensibilitatea”, adaugă ea.
„Concentrarea pe acuratețea localizării leziunii oferă o evaluare mai fiabilă a performanței clinice a algoritmului.”

Ce găsește mai exact IA?

• Tumorile detectate de algoritm au avut tendința de a fi mai mari
• Mai des, au ajuns la leziuni ale ganglionilor limfatici
• Aceasta ar putea însemna că IA identifică în principal tumorile agresive sau cu creștere rapidă sau pe cele care se aflau deja într-un stadiu avansat, dar au fost trecute cu vederea de medici în timpul screening-ului.

Rezultate generale:

Printre cei 1.000 de pacienți (inclusiv atât cei cu tumori confirmate, cât și cei cu rezultate benigne sau fals pozitive), IA:

• Localizat corect 84,4% din 334 de cazuri adevărat pozitive
• Clasificat corect 85,9% din 333 de rezultate negative reale
• Respins ca fals 73,2% din 333 de cazuri fals pozitive

Concluzii și semnificație

„Studiul nostru a arătat că algoritmul de inteligență artificială poate detecta retrospectiv și localiza cu precizie aproape o treime din cazurile de cancer la sân de interval pe imaginile de screening DBT, indicând potențialul său de a reduce incidența cancerelor de interval și de a îmbunătăți rezultatele screeningului”, a declarat Dr. Bahl.

„Rezultatele noastre susțin integrarea inteligenței artificiale în fluxurile de lucru ale terapiei diagnostice comportamentale (DBT) pentru a îmbunătăți precizia detectării cancerului. Cu toate acestea, impactul real va depinde de măsura în care radiologii adoptă și adaptează inteligența artificială în practica clinică, precum și de testarea eficacității acesteia în diferite contexte clinice.”