כלים המונעים על ידי בינה מלאכותית בסריקת ממוגרפיה מספקים שיפורים פורצי דרך בזיהוי סרטן, ומסייעים לרדיולוגים לתפוס עוד סוגי סרטן מוקדם תוך הפחתת היזכרות מיותרת של חולים.
מחקר: הטמעה ארצית בעולם האמיתי של AI לגילוי סרטן בהקרנת ממוגרפיה מבוססת אוכלוסייה. קרדיט תמונה: גורודנקוף / Shutterstock
במחקר שפורסם לאחרונה בכתב העת רפואת טבעחוקרים בדקו את ההשפעה של בינה מלאכותית (AI) על שיעורי גילוי הסרטן וההיזכרות.
בדיקת ממוגרפיה תורמת להפחתת התמותה הקשורה לסרטן השד. יתרה מכך, שיפור הרגישות והספציפיות של ההקרנה עשויה לגרום לשיעורי סרטן מרווחים נמוכים יותר, שיעורי היזכרות וטיפול יעיל יותר בחולות סרטן השד. תוכניות ההקרנה מייצרות כמויות ניכרות של ממוגרפיה, אשר ברוב התוכניות דורשות פרשנות על ידי שני רדיולוגים.
בנוסף, ייתכן שיידרש ועידת קונצנזוס כדי להשיג ספציפיות ורגישות גבוהות. ככזה, עבודתם של רדיולוגים כרוכה במשימות חוזרות ונשנות של פירוש מספר עצום של תמונות מדי שבוע. יש לציין כי עומס עבודה זה יגדל ככל הנראה מכיוון שההנחיות האחרונות ממליצות על בדיקת ממוגרפיה לקבוצות גיל נוספות. שילוב בינה מלאכותית בתוכניות סקר סרטן עשוי להפחית כמה בעיות.
מחקרים מצביעים על כך שבינה מלאכותית דומה לרדיולוגים ולפעמים גבוהה יותר ברמת הדיוק. מספר מחקרים ראו עלייה בזיהוי סרטן עבור זרימות עבודה המשלבות AI למרות תוצאות לא עקביות לגבי שיעורי היזכרות. אף על פי כן, מחברי המחקר הזה הדגישו שדגימות קטנות יותר והטרוגניות ירודה אצל רדיולוגים, אתרי סקר וספקי ציוד במחקרים מוקדמים אלה מגבילים את יכולת ההכללה שלהם.
המחקר והממצאים
במחקר הנוכחי, החוקרים העריכו את ההשפעה של AI על שיעורי היזכרות וגילוי סרטן. המחקר נערך במסגרת תוכנית סקר לסרטן השד בגרמניה, המכוונת לאנשים אסימפטומטיים בגילאי 50-69. נתונים נאספו מאתרי מיון מרובים המיישמים את מערכת הבינה המלאכותית בין יולי 2021 לפברואר 2023.
בתוכנית המיון נרכשו ארבע ממוגרפיות לכל משתתף, שנקראו תחילה על ידי שני רדיולוגים עצמאיים. אם אחד הרדיולוגים ראה שהמקרה חשוד, התקיים ועידת קונצנזוס. אם יימשכו ממצאים חשודים בוועידה, המשתתף יוחזר להערכות נוספות.
בחינות נכללו בקבוצת בינה מלאכותית כאשר הדו"ח נקרא והוגש באמצעות הצופה הנתמך בבינה מלאכותית על ידי רדיולוג אחד לפחות. בחינות שלא הוגשו באמצעות מציג מבוסס AI נכללו בקבוצת הביקורת. רדיולוגים יכולים להשתמש בתוכנה הקיימת שלהם (שאינה מבוססת בינה מלאכותית) או בצופה הנתמך בבינה מלאכותית.
מערכת הבינה המלאכותית, Vara MG, השתמשה בשתי תכונות קריטיות: בדיקה רגילה, שסימנה בדיקות לא חשודות מאוד כתקינות, ורשת ביטחון, שהדגישה מקרים חשודים ביותר וסיפקה לוקליזציה של אזורים חשודים. רשת הביטחון הזו נועדה לצמצם אבחנות שהוחמצו על ידי הנחיה של רדיולוגים לסקור ממצאים לא חשודים שסומנו על ידי AI.
בסך הכל נכללו 461,818 נשים שעברו בדיקת ממוגרפיה, ו-119 רדיולוגים פירשו את הבדיקות. מתוכם, 260,739 נכללו בקבוצת AI ו-201,079 בקבוצת הביקורת. בסביבות 42 לכל 1,000 נשים היו ממצאים חשודים ונזכרו להערכות נוספות. כרבע מהן עברו ביופסיות, ויותר משש נקבות לכל 1,000 אובחנו כחולות בסרטן השד.
מערכת הבינה המלאכותית סיווגה 59.4% מהבדיקות כתקינות, מה שהפחית משמעותית את עומס העבודה של הרדיולוגים. רשת הביטחון הופעלה עבור 1.5% מהבדיקות בקבוצת AI, מה שהוביל ל-541 ריקולים ו-208 אבחנות סרטן. בנוסף, 3.1% מבדיקות קבוצת AI שסומנו כתקינות על ידי AI עברו הערכה נוספת על ידי קבוצת הקונצנזוס, מה שהביא ל-20 אבחנות סרטן נוספות. שיעור גילוי סרטן השד (BCDR) היה 6.7 ו-5.7 לכל 1,000 נשים עבור קבוצת הבינה המלאכותית והביקורת, בהתאמה.
לקבוצת הבינה המלאכותית היה BCDR גבוה יותר סטטיסטית ושיעור היזכרות נמוך מעט בהשוואה לקבוצת הביקורת. לקבוצות הבינה המלאכותית והביקורת היו ערכי חיזוי חיוביים (PPVs) של ריקול של 17.9% ו-14.9%, בהתאמה. לקבוצת ה-AI היה שיעור ביופסיה גבוה ב-8.2% בהשוואה לקבוצת הביקורת. עם זאת, לקבוצת ה-AI היה PPV גבוה יותר של ביופסיה (64.5%) בהשוואה לקבוצת הביקורת (59.2%).
השלכות רחבות יותר ושיקולים עתידיים
המחקר הדגיש ששילוב בינה מלאכותית בזרימות עבודה של הקרנה עשויה להגביר את הזיהוי של מקרי קרצינומה דוקטלי במקום (DCIS). למרות שזה עשוי לייצג גילוי מוקדם יותר, צוינו חששות לגבי אבחון יתר וטיפול יתר ב-DCIS, מכיוון שמקרים אלה עשויים שלא תמיד להתקדם לסרטן פולשני. ההשפעה ארוכת הטווח על שיעורי סרטן המרווחים והתפלגות בשלבים דורשת מעקב נוסף על פני שנתיים עד שלוש שנים.
בנוסף, החוקרים הדגישו כי מקרי רשת ביטחון שנדחו מייצגים תחום חיוני לניתוח נוסף, שכן הם עשויים לכלול הזדמנויות שהוחמצו לאיתור סרטן מוקדם או להדגים את הערך של הפחתת ריקולים מיותרים.
ביחד, גישת הבינה המלאכותית לבדיקת ממוגרפיה סיפקה תחזיות נורמליות בטוחות ובטוחות. ה-BCDR בקבוצת AI היה גבוה ב-17.6% מאשר בקבוצת הביקורת. שימוש ב-AI הביא גם לשיעור היזכרות מעט נמוך יותר, אם כי חסר משמעות סטטיסטית. ממצאים אלה תורמים לבסיס הראיות שבדיקת ממוגרפיה בעזרת AI בטוחה, אפשרית ויכולה להפחית את עומס העבודה.
