Çalışmada, retrospektif çalışmalar, mamografi tarama doğruluğunu artırmak ve ekran okuma iş yükünü azaltmak için yapay zeka (AI) kullanılarak umut verici sonuçlar elde edildiğini gösterdi; ancak bildiğimiz kadarıyla henüz randomize bir çalışma yapılmamıştır. Yapay zeka destekli bir ekran okuma protokolünün klinik güvenliğini, mamografi sonrasında radyologların standart ekran okumasıyla karşılaştırmalı olarak değerlendirmeyi amaçlandı.
LANCET / Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study
Bu randomize, kontrollü, toplum temelli çalışmada, mamografi taramasına uygun 40-80 yaş arası kadınlar (1,5-2 yıllık aralıklarla genel tarama ve orta derecede kalıtsal meme kanseri riski olan veya meme kanseri öyküsü olanlar için yıllık tarama dahil) İsveç’teki dört tarama merkezindeki meme kanseri) tarama davetinin bir parçası olarak çalışma hakkında bilgilendirildi. Vazgeçmeyenler, yapay zeka destekli taramaya (müdahale grubu) veya yapay zekasız standart çift okumaya (kontrol grubu) rastgele (1:1) ayrıldı. Tarama incelemeleri, görüntü alımından sonra sözde rastgele sayı üreteci ile Resim Arşivi ve İletişim Sistemi tarafından otomatik olarak rastgele hale getirildi. Tarama muayenelerini alan ancak tarama muayenelerini okuyan radyologlar dışındaki katılımcılar ve radyograflar, çalışma grubu tahsisinde maskelendi. AI sistemi (Transpara sürüm 1.7.0), AI ile tarama muayenelerini tek okumaya (puan 1-9) veya çift okumaya (puan 10) göre önceliklendirmek için kullanılan 10 seviyeli bir ölçekte muayeneye dayalı bir malignite risk puanı sağladı. ekran okumasını yapan radyologların kullanımına sunulan risk puanları (tüm muayeneler için) ve bilgisayar destekli tespit işaretleri (risk puanı 8-10 olan muayeneler için). Burada, erken tarama performansının ikincil sonuç ölçütlerini (kanser tespit oranı, geri çağırma oranı, yanlış pozitif oranı, geri çağırmanın pozitif tahmin değeri [PPV], ve tespit edilen kanser türü [invaziv veya yerinde]) ve ekran okuma iş yükü. Analizler, değiştirilmiş tedavi amaçlı popülasyonda yapıldı (yani, lenfoma teşhisi konulan genişlemiş lenf düğümleri nedeniyle geri çağrılan kadınlar hariç, tam bir tarama muayenesi olan bir gruba rastgele atanan tüm kadınlar). Müdahale grubunda güvenlik açısından kabul edilebilir en düşük sınır, taranan 1000 katılımcı başına 3’ten fazla kanser tespit oranıydı. Deneme ClinicalTrials.gov , NCT04838756’ya kayıtlıdır ve tahakkuk etmeye kapalıdır; Araştırmanın birincil son noktası olan aralıklı kanser oranını değerlendirmek için takip devam etmektedir.
Bulgular
12 Nisan 2021 ile 28 Temmuz 2022 arasında 80.033 kadın, yapay zeka destekli taramaya (n=40.003) veya yapay zeka olmadan çift okumaya (n=40.030) rastgele atandı. 13 kadın analiz dışı bırakıldı. Ortalama yaş 54.0 yıldı (IQR 46.7–63.9). Irk ve etnik köken verileri toplanmadı. 39.996 katılımcı arasında yapay zeka destekli tarama, 244’ünün taramada kanser tespit ettiği, 861 geri çağırma ve toplam 46.345 ekran okumasıyla sonuçlandı. 40.024 katılımcı arasında standart tarama, 203 taramada kanser tespit edilmesi, 817 geri çağırma ve toplam 83.231 ekran okumasıyla sonuçlandı. Kanser tespit oranları, müdahale grubundaki taranan 1000 katılımcı başına 6.1 (%95 GA 5.4–6.9) olup, güvenlik açısından kabul edilebilir en düşük sınırın üzerinde ve kişi başına 5.1 (%4.4–5.8) idi. Kontrol grubunda 1000 — oran 1.2 (%95 GA 1.0–1.5; p=0.052). Hatırlama oranları müdahale grubunda %2,2 (%95 CI 2,0–2,3) ve kontrol grubunda %2,0 (%1,9–2,2) idi. Yanlış pozitif oranı her iki grupta da %1.5 (%95 GA 1.4–1.7) idi. Hatırlamanın PPV’si müdahale grubunda %28.3 (%95 CI 25.3–31.5) ve kontrol grubunda %24.8 (21.9–28.0) idi. Müdahale grubunda tespit edilen 244 kanserin 184’ü (%75) invazif, 60’ı (%25) in situ idi; kontrol grubundaki 203 kanserin 165’i (%81) invazif, 38’i (%19) in situ idi. Yapay zeka kullanılarak ekran okuma iş yükü %44,3 oranında azaltıldı.
Sonucunda
Yapay zeka destekli mamografi taraması, standart çift okumayla karşılaştırıldığında benzer bir kanser tespit oranıyla sonuçlandı ve ekran okuma iş yükü önemli ölçüde azaldı; bu da yapay zekanın mamografi taramasında kullanımının güvenli olduğunu gösteriyor. Bu nedenle deneme durdurulmadı ve aralıklı kanser oranının birincil son noktası, 2 yıllık takip sonrasında 100.000 kayıtlı katılımcıda değerlendirilecek.
