Mammografiundersökningar erbjuds till alla kvinnor mellan 40 och 74 år i syfte att kunna upptäcka tecken på bröstcancer tidigt.
I Region Östergötland görs mellan 45 000-50 000 mammografiundersökningar varje år. Röntgenbilderna har vanligtvis bedömts av två radiologer i en så kallad dubbelgranskning.
"Det genererar en enorm mängd bilder som blir ett krävande rutinarbete för radiologerna. Eftersom vi har brist på radiologer behöver vi hitta nya sätt att arbeta," förklarar Pantelis Gialias, överläkare vid röntgenkliniken på US och doktorand inom AI-forskning vid Linköpings universitet, i ett pressmeddelande.
Med det som utgångspunkt startade US ett forskningsprojekt 2020. I studien ingick 15 500 kvinnor, vars röntgenbilder granskats av två radiologer, men också av ett AI-verktyg.
– Vi fann att AI och radiologerna var nästan helt överens om vilka bilder som visade frisk vävnad och var det fanns förändringar som radiologerna behövde titta vidare på. AI och radiologerna var också överens om hur stor risken var att tumören var elakartad och brådskande att behandla, säger Håkan Gustafsson, verksamhetschef vid medicinsk strålningsfysik på US och docent och adjungerad universitetslektor vid Linköpings universitet.
Forskningen visade att granskningen blir lika säker eller till och med säkrare när den görs av AI tillsammans med en radiolog, i stället för dubbelgranskning av två radiologer.
– Vår studie visar att diagnostiken förbättras, så vi ser helt enkelt att AI plus människa presterar bättre än människa plus människa, säger Håkan Gustafsson.
I en uppföljande studie testades även om AI helt på egen hand kunde göra det första urvalet, så att enbart röntgenbilder med misstänkta sjukdomsförändringar gick vidare till radiologerna. Resultatet visade att det fungerade bra – i de allra flesta fall. I forskningen upptäckes ett mycket komplicerat fall där AI missade en tumör som radiologerna upptäckte, men det fanns också flera tillfällen där AI hittade förändringar som radiologerna inte sett i sin första bedömning.
– Det kan naturligtvis finnas risker med AI, ett exempel är om mjukvaran presterar sämre när det kommer till exempel cancer i tät bröstvävnad. Men olika algoritmer är olika bra på det, och det är någonting vi även undersökt i studien. Det viktigaste är att vi inte ser några stora risker, säger Håkan Gustafsson.
Skulle AI kunna göra det här helt på egen hand eller behövs det alltid en radiolog?
– Den mänskliga faktorn behövs och det är heller inte tillåtet att göra på något annat sätt idag. Vi vet förstås inte vad framtiden genererar, men att det kommer finnas AI inom mammografi kommer nog vara standard i hela Sverige inom en snar framtid. Det kommer vara svårt att motivera att man inte ska använda sig av AI, när vi kan visa på att det är bättre, säger Håkan Gustafsson.
Det nya sättet att arbeta med AI frigör en tredjedel av radiologtid som kan användas till andra uppgifter inom vården. Men det är inte den största vinsten, menar Håkan Gustafsson:
– Naturligtvis är det viktigt att vi kan spara tid, men det som är ännu viktigare är att AI kan förbättra diagnostiken. Den stora vinsten är att vi kan hitta cancer tidigare vilket både resulterar i att vi minskar det mänskliga lidandet och att sjukhussystemets ekonomi förbättras.
Eftersom det är brist på radiologer bedöms forskningen som sker på Universitetssjukhuset i Linköping som särskilt intressant.