Inteligența artificială ar putea reduce cu 30% incidența cancerelor mamare de interval

Un studiu realizat de cercetători de la Health Jonsson Comprehensive Cancer Center de la Universitatea din California - Los Angeles și publicat în Journal of the National Cancer Institute evidențiază rolul promițător al inteligenței artificiale (IA) în detectarea timpurie a cancerelor mamare de interval. Acestea sunt tumori care apar între două mamografii de rutină și sunt adesea diagnosticate într-un stadiu avansat. Studiul sugerează că utilizarea IA în screeningul de rutină ar putea reduce incidența acestora cu până la 30%.
Cancerele mamare de interval reprezintă o provocare majoră în screeningul oncologic, deoarece apar după un rezultat negativ și înaintea următoarei mamografii programate. Unele dintre aceste tumori sunt vizibile retrospectiv pe mamografiile anterioare, dar nu sunt detectate de radiologi din cauza semnalelor slabe sau interpretărilor eronate.

În SUA, screeningul mamografic este realizat anual și se bazează predominant pe tomosinteză mamară digitală (DBT sau mamografie 3D), spre deosebire de Europa, unde mamografia digitală (DM, 2D) este folosită la intervale de 2-3 ani. Aceste diferențe justifică necesitatea unor studii locale care să evalueze aplicabilitatea IA în contextul practicilor americane.

Despre studiu

Obiective și metodologie

Scopul cercetătorilor a fost de a evalua dacă un software de IA disponibil comercial (Transpara) poate detecta semne subtile de cancer pe mamografiile considerate normale, care ulterior s-au dovedit a fi urmate de un diagnostic de cancer mamar de interval. Studiul a utilizat date retrospective din perioada 2010–2019, analizând:

• 184.935 mamografii efectuate la un centru academic american;
• 148 cazuri de cancer mamar de interval, apărute la cel mult 12 luni după un screening negativ.

Trei radiologi specializați au revizuit aceste cazuri, clasificându-le conform unui sistem adaptat din Europa în:

• Eroare de interpretare (cancer vizibil, dar omis);
• Semne minime – acționabile;
• Semne minime – neacționabile;
• Cancer de interval propriu-zis (nu era prezent la momentul screeningului);
• Cancer ocult (complet invizibil pe mamografie);
• Eroare tehnică.

Ulterior, software-ul IA a analizat mamografiile anterioare diagnosticului, atribuind fiecărui caz un scor de risc între 1 și 10. Valorile ≥8 au fost considerate suspiciuni relevante.

Performanța IA în detecția retrospectivă a cancerelor de interval

Analiza a arătat că IA a avut o rată ridicată de detecție pentru tipurile de cancer care ar fi putut fi identificate la momentul screeningului:

• 90% dintre cazurile cu eroare de interpretare au fost semnalate de IA;
• 89% dintre tumorile cu semne minime – acționabile au fost detectate;
• 72% dintre cele cu semne minime – neacționabile au fost flagate;
• 69% dintre cancerele oculte au fost marcate ca suspecte de IA;
• Doar 50% dintre cancerele de interval reale (care nu existau la momentul screeningului) au fost semnalate.

În total, 76% dintre mamografiile inițial considerate normale, dar ulterior asociate cu un cancer de interval, au fost marcate de IA cu scoruri de risc ≥8.

Limitări observate în performanța IA

Deși rezultatele sunt promițătoare, cercetătorii au remarcat și limitări importante:

• Pentru cancerele oculte, deși IA a flagat 69% din cazuri, doar în 22% dintre acestea a identificat corect locația tumorii;
• Sistemul a fost mai precis în cazul tumorilor vizibile, cu o rată de localizare corectă între 35–68%, comparativ cu 0–50% pentru cele invizibile;
• Nu este clar cum ar trebui radiologii să interpreteze semnalele IA atunci când acestea nu corespund unor anomalii vizibile.

Rezultate

Studiul aduce dovezi clare că IA poate funcționa eficient ca un al doilea set de ochi, detectând cancere care pot scăpa atenției radiologilor:

• IA a detectat majoritatea cancerelor de interval vizibile, demonstrând o sensibilitate superioară în recunoașterea semnalelor subtile;
• Chiar și în cazurile cele mai dificile, IA a arătat o capacitate de semnalare peste așteptări, cu potențial de aplicare în screening asistat;
• Simulările arată că IA ar putea contribui la o reducere cu 30% a cancerelor de interval, ceea ce ar însemna mai multe cazuri tratate precoce și cu prognostic favorabil.

Concluzii

Utilizarea inteligenței artificiale în analiza mamografiilor ar putea transforma screeningul mamar, completând acțiunea radiologilor și oferind o șansă mai mare pentru depistarea precoce. Deși sistemele actuale nu sunt infailibile și necesită validări suplimentare, acest studiu deschide calea pentru:

• Studiile prospective care să integreze IA în practica clinică zilnică;
• Analiza modului în care IA poate fi folosită în mod responsabil și eficient de către radiologi;
• Optimizarea algoritmilor pentru o localizare mai precisă a tumorilor.

Mesajul cheie: IA nu înlocuiește radiologii, ci îi sprijină, oferind o a doua opinie obiectivă, în special în cazurile greu de interpretat. Pe termen lung, această tehnologie are potențialul de a salva vieți prin diagnosticarea mai timpurie a cancerului mamar.