AI hjälper till att bedöma risk för bröstcancer

Att använda artificiell intelligens, AI, för att hjälpa till inom medicinen är något som F&F skrivit om tidigare, nu senast när det gällde att granska bilder på födelsemärken för att hitta maligna melanom. Nu har svenska forskare för första gången jämfört prestandan i tre olika AI-system när det gällde att granska mammografibilder.

– Varje tillverkare marknadsför just sitt system som väldigt bra, men vi var nyfikna på hur det skulle se ut i en objektiv utvärdering av mammografibilder från screening, och om de alla var lika bra eller lika dåliga, säger Fredrik Strand, forskare vid institutionen för onkologi-patologi på Karolinska institutet och röntgenläkare vid Karolinska universitetssjukhuset.

Utifrån ungefär 2 miljoner insamlade mammografibilder från screening i Stockholm valde de ut bilder från 8 800 kvinnor, varav 739 hade fått diagnosen bröstcancer – antingen vid screeningtillfället, eller under året därefter.

Vid screening granskas mammografibilder av två röntgenläkare, som om de ser något misstänkt diskuterar vidare i en så kallad konsensuskonferens för att avgöra om kvinnan bör kallas tillbaka för ytterligare bilddiagnostik och provtagning. I studien lät man AI-algoritmerna på egen hand granska mammografibilderna för att de skulle bedöma om något misstänkt syntes i bilderna eller inte.

Den bästa AI-algoritmen visade sig vara något bättre på att hitta cancerfallen, med 81,9 procent av tumörerna jämfört med den förstagranskande röntgenläkaren som hittade 77,4 procent. AI-algoritmen var ungefär lika bra som den andragranskande läkaren. Resultaten har publicerats i tidskriften JAMA Oncology. 

En likhet mellan röntgenläkare och AI-systemen är att båda har svårare att bedöma bilder av täta bröst.

– Liksom röntgenläkare kan AI endast upptäcka sådant som syns på bilden och i täta bröst kan tumörer döljas helt av normal bröstvävnad, säger Fredrik Strand.

De testade AI-systemen har heller inte förmåga att läsa text för att ta del av journalanteckningar eller jämföra med tidigare bilder, vilket röntgenläkare alltid gör.

Att ett av AI-systemen stod ut kan ha att göra med att det hade fått träna på fler mammografibilder.

– Det bästa systemet hade tränats på drygt 70.000 mammografibilder där kvinnan hade cancer, medan de andra två bara hade fått ”se” omkring 10.000 cancerbilder, säger Fredrik Strand.

I en tidigare studie, publicerad i tidskriften Lancet Digital Health, har forskargruppen visat att ett AI-verktyg även kan användas för att hjälpa till att sortera ut de mammografibilder som kan behöva granskas extra av en radiolog.

Nu kommer de att göra en så kallad prospektiv studie där de tar in det bästa AI-systemet som en tredje granskare, med syftet att se om det håller måttet i praktiken. Tanken är att 55.000 kvinnors mammografibilder ska undersökas, vilket kommer att ta drygt ett år att samla in.

– Vi kör igång i slutet av detta år och här kommer AI att vara med som en extra kontroll, efter att två röntgenläkare bedömt bilderna. Om antingen systemet eller någon av de båda granskarna ser något misstänkt, går vi som vanligt till en konsensuskonferens men det är människorna som fattar det slutgiltiga beslutet, säger Fredrik Strand.