• Yapay zeka, randomize bir klinik çalışmada kanser tespit oranına zarar vermeden radyologların iş yükünü azaltarak teknolojinin mamografi taramasında kullanılabileceğini gösteriyor.
  • The Lancet Oncology'de yazan araştırmacılar, 80.000 kadını kapsayan prospektif bir çalışmanın ara güvenlik analizinin sonuçlarını bildirdi. Çalışma, ScreenPoint Medical'in Transpara adlı yapay zeka destekli ekran okuma prosedürünü iş yükünde %44'lük bir azalmayla ilişkilendirdi.
  • Çalışma birincil son noktası için veri toplamaya devam ediyor, ancak araştırmacılar ara sonuçlara dayanarak prosedürün güvenli olduğu ve radyolog eksikliğini gidermeye yardımcı olabileceği sonucuna vardılar.

Çok sayıda retrospektif çalışma, YZ'nin mamografi taramasının doğruluğunu artırabileceğini ve radyologların taramaları okumak için harcadıkları zamanı azaltabileceğini ortaya koymuştur. Çalışmalar, YZ'nin aralık kanserlerini, tarama bölümleri arasında teşhis edilen tümörleri tespit etmede daha iyi olabileceğini ve her taramayı gözden geçirmek için iki radyoloğa olan ihtiyacı ortadan kaldırabileceğini öne sürdü. Yine de, ileriye dönük veri eksikliği şüpheye yer bırakıyordu.

 

İsveç'teki Lund Üniversitesi'nden araştırmacılar, mamografi taramasında yapay zekanın kullanımını araştıran ilk randomize kontrollü çalışmayı başlattı. İsveç Kanser Derneği, Bölgesel Kanser Merkezleri Konfederasyonu ve İsveç hükümetinin klinik araştırmalar için sağladığı fonlar tarafından finanse edildi.

 

Çalışma, 80.000 kadını standart çift mamografi okuması veya AI destekli taramaya tabi tutmak üzere randomize etti. AI kolundaki katılımcılar, Transpara tarafından sağlanan malignite risk skoruna göre tek veya çift okumaya atandı. 

 

Çalışmanın ara analizinde kanser tespit oranı ve tarama okuma iş yükü gibi ikincil sonuçlar incelenmiştir. Her 1.000 katılımcı başına kanser tespit oranı Transpara kolunda 6,1 ile güvenlik için kabul edilebilir en düşük sınırın üzerindeyken, kontrol grubunda 5,1 olmuştur. Yanlış pozitif oran her iki kohortta da aynıydı, bu da YZ'nin gereksiz takibe neden olmadan daha fazla kanseri tespit edebileceğini düşündürmektedir.

 

Çalışma, YZ'yi radyolog iş yükünün azalmasıyla da ilişkilendirdi. Transpara kohortundaki katılımcılara yalnızca YZ taramalarını yüksek riskli olarak sınıflandırdığında çift radyolog okuması yapıldığından, müdahale grubunda kontrol koluna göre 36.886 daha az tarama okuması yapılmıştır. Bu rakam, ekran okuma iş yükünde %44'lük bir azalma anlamına geliyor.

 

Lund Üniversitesi'nden başyazar Kristina Lång yaptığı açıklamada, yapay zekanın "mamogramların çoğunun iki kez okunması ihtiyacını potansiyel olarak ortadan kaldırabileceğini", radyologlar üzerindeki baskıyı hafifleteceğini ve hastaların bekleme sürelerini kısaltacağını söyledi. Ancak Piedmont Epidemiyoloji ve Kanser Önleme Referans Merkezi'nden Nereo Segnan, çalışmaya eşlik eden bir yorum yazısında dikkatli olunması çağrısında bulundu.

 

Segnan'a göre sonuçlar "yapay zeka kullanımını destekliyor gibi görünebilir", ancak veriler "aşırı teşhisin (yani sistemin kanser olmayanları tanımlaması) veya indolent lezyonların aşırı tespitinin olası varlığını" ortaya koymaktadır.

 

Öncelikle YZ'nin interval kanserlerin tespitini iyileştirip iyileştirmediğini test eden denemenin yaklaşan nihai sonuçları, teknolojinin yararları hakkında daha net bir resim sağlayabilir.