Według nowego badania opublikowanego w Radiology, system wspomagania decyzji Transpara AI firmy ScreenPoint Medical może pomóc radiologom w szybszym i szybszym identyfikowaniu potencjalnych nowotworów piersi. Przełomowe, oparte na dowodach oprogramowanie jest już stosowane klinicznie w ponad 30 krajach, w tym w USA, Francji, Niemczech i Hiszpanii.
Zapadalność na raka piersi wzrasta na całym świecie ze względu na zmiany środowiskowe, dietę i styl życia, ale coraz częściej kraje zgłaszają niedobór specjalistów radiologów piersi. W Wielkiej Brytanii i innych krajach każda mammografia jest czytana przez dwóch specjalistów radiologów. Jest to jednak kosztowne i gdzie indziej radiolodzy często pracują sami. Na przykład w USA 60% radiologów czytających mammografię to radiolodzy ogólni.
Wiadomo, że w sumie do 25% przypadków raka piersi jest pomijanych podczas badań przesiewowych i uważanych za wykrywalne z perspektywy czasu. Im wcześniej zostanie wykryty rak, tym wcześniej można leczyć pacjenta i tym większa jest szansa na przeżycie choroby.
W tym nowym badaniu zbadano ponad 2,000 nowotworów interwałowych, które zostały pominięte w czasie badań przesiewowych. Transpara była w stanie samodzielnie zidentyfikować do 37.5% tych egzaminów.
Profesor Nico Karssemeijer, dyrektor generalny ScreenPoint Medical, powiedział: „Mamy szczęście współpracować z wiodącymi klinicystami w tej dziedzinie, aby zbadać sztuczną inteligencję piersi i zrozumieć jej mocne strony i ograniczenia. Jesteśmy zaangażowani we wspieranie badań, które dostarczają dowodów klinicznych, abyśmy mogli bezpiecznie wprowadzać naszą technologię. To duże badanie potwierdza potencjał sztucznej inteligencji do poprawy wczesnego wykrywania subtelnych nowotworów. To prawdziwa zmiana w grze i pokazuje, że radiolodzy pracujący ze sztuczną inteligencją mogą znacznie poprawić opiekę nad pacjentem”.
Profesor Carla van Gils z University Medical Center, która kierowała badaniem DENSE w Holandii i która jest jednym z autorów artykułu, dodała: „W tym badaniu dodanie sztucznej inteligencji do pomiaru gęstości piersi doprowadziło do znacznej poprawy w określaniu ryzyka rak interwałowy. Połączenie metod może nam pomóc w określeniu grupy uczestniczek badań przesiewowych piersi, które najbardziej odniosą korzyści z uzupełniających badań przesiewowych MRI pod względem zmniejszenia liczby nowotworów odstępowych”.
Badanie wykazało, że łącząc pielęgnację piersi Transpara z gęstością piersi, która jest dobrze znanym czynnikiem ryzyka, możliwe było oznaczenie do 51% kobiet, u których zdiagnozowano raka w okresie po negatywnym badaniu przesiewowym. Jest to ważny krok w kierunku wykorzystania Transpara AI do krótkoterminowego pomiaru ryzyka opartego na obrazie.
CO WYNIEŚĆ Z TEGO ARTYKUŁU:
- The study found that by combining Transpara breast care with breast density, which is a well known risk factor, it was possible to flag up to 51% of women diagnosed with cancer in the interval after a negative screening.
- The earlier a cancer is discovered, the earlier a patient can be treated and the greater the chance of surviving the disease.
- Professor Carla van Gils of University Medical Center, who led the DENSE trial in the Netherlands and who is one of the authors of the paper, added.
