AI istället för röntgenläkare i bröstcancervården?

Chansen att överleva bröstcancer är betydligt högre om den upptäcks tidigt. Studier visar att de som regelbundet deltar i mammografi har upp till 40 procents lägre risk att dö i bröstcancer inom 10 år efter diagnos. Samtidigt är bristen stor på röntgenläkare som kan granska mammografibilderna.

– I dag är vi beroende av att röntgenläkare arbetar vidare efter pensionen, ofta upp till 75 års ålder, säger Fredrik Strand, forskare vid institutionen för onkologi-patologi, Karolinska Institutet, och röntgenläkare vid Karolinska Universitetssjukhuset.

Hans forskning undersöker om artificiell intelligens, AI, kan komplettera eller rentav ersätta dagens röntgenläkare vid den primära granskningen av mammografibilder från screeningen.

Fördjupad undersökning

De allra flesta kvinnor ställer sig positiva till att få sina röntgenbilder bedömda av en dator. I en enkätstudie har Fredrik Strands forskargrupp visat att det gäller kvinnor i alla åldrar. Särskilt om AI får avgöra behovet av en fördjupad undersökning med magnetkamera.

Men är AI-tekniken redo att göra samma jobb som en erfaren röntgenläkare? I en nyligen publicerad studie har Fredrik Strands forskargrupp utvärderat tre AI-algoritmer. Där visade sig den bästa algoritmen ha minst lika bra träffsäkerhet som en genomsnittlig röntgenläkare.

– Det är anmärkningsvärt goda resultat eftersom AI-algoritmen inte kunde jämföra med tidigare tagna bilder eller ta del av anteckningar om eventuella symtom. Dessutom hade den tränats på en majoritet av bilder från Sydkorea men presterade ändå så väl i vår svenska population, säger Fredrik Strand.

Nu ska resultatet följas upp i en klinisk studie vid Capio S:t Görans sjukhus. Under ett år ska den bästa algoritmen få arbeta som en tredje granskare utöver två ordinarie röntgenläkare. Målet är att se om AI:n bidrar till att hitta fler med bröstcancer och även utvärdera om det är möjligt att ersätta den ena av röntgenläkarna med AI.

Ska öka precisionen

Studien ingår i ett tudelat projekt vid namn Screen Trust. I den andra delen av studien, som görs på Karolinska universitetssjukhuset, tar forskarna hjälp av en egenutvecklad AI-lösning som tagits fram i samarbete mellan KTH och Karolinska Institutet. Den ska öka precisionen ytterligare genom att välja ut kvinnor som ska erbjudas en kompletterande undersökning med magnetkamera.

Hos dem som går på regelbunden mammografi upptäcks cirka 70 procent av cancerfallen. Kvarvarande 30 procent upptäcks via symtom, ofta genom att kvinnan själv känner en knöl i bröstet. Poängen med mammografi är att upptäcka en cancer långt innan kvinnan själv gör det, betonar Fredrik Strand.

–  Den tredjedel som själva upptäcker sin cancer har därför begränsad nytta av screeningen. Idag kan vi inte säga säkert på förhand vilka kvinnor som kommer att drabbas, även om vi räknar in riskfaktorer som hög brösttäthet, säger han.

Förhoppningen är att magnetkameran kan bidra till att hitta fler med cancer. Men en magnetkameraundersökning är minst fem gånger dyrare att genomföra än en vanlig mammografiundersökning. Dessutom bidrar all diagnostik till upptäckten av förändringar som inte är cancer och därför inte hade behövts utredas. I dag erbjuds magnetkameraundersökning enbart till friska kvinnor med ärftlig risk för bröstcancer eller särskilda identifierade genförändringar.

– Efter studiens slut ska vår AI ha valt ut cirka 1 000 kvinnor som vi undersöker med hjälp av magnetkamera. Målet är att hitta fler med cancer i ett tidigare skede än i dag och om kombinationen av AI och MR är samhällsekonomiskt försvarbar avgörs till stor del av hur många fler cancrar som vi hittar, säger Fredrik Strand.

En stor mängd bilder

En AI-algoritm upptäcker cancer i princip på samma sätt som en röntgenläkare. Den jämför varje ny bild med en erfarenhetsbank av tidigare bilder och identifierar avvikelser i bilden som liknar vad den sett hos kvinnor med bröstcancer. För att göra det möjligt så tränas AI-algoritmen upp med hjälp av en stor mängd bilder.

Träningsmetoden kallas djupinlärning och är en form av maskininlärning där man tar hjälp av artificiella neurala nätverk. Dessa har förmågan att tolka bilderna i flera steg vilket liknar hur vår egen hjärna fungerar. Djupinlärning har visat sig fungera väl för bildigenkänning och blivit allt mer tillgänglig tack vare kraftfullare datorer.

Fredrik Strand är övertygad om att AI kommer att få en roll inom bröstcancerscreening.

– Framtidens screening kommer att vara individanpassad där vissa kvinnor gör mammografi och andra väljs ut till en kompletterande undersökning. Här kan flera metoder än magnetkamera bli aktuella, till exempel att använda kontrastmedel vid mammografin, säger han.

Själva urvalet kan komma att ske av en ensam AI som även kan ge ett omedelbart besked till majoriteten kvinnor. Istället för att vänta i flera veckor kan de lämna kliniken med vetskapen om att de är friska. Men finns det då ingen risk att en AI ger fel besked?

– Det kommer absolut att hända att en kvinna går hem med ett negativt cancerbesked och sex månader senare ändå känner en knöl i bröstet. Men det sker ju redan i dag i nästan en tredjedel av cancerfallen – hos de med en kombination av en viss anatomi i bröstet och vissa tumörtyper. Vi behöver en bredare diskussion om användningen av AI, bland annat om vilka felmarginaler vi kan acceptera, säger Fredrik Strand.

Text: Magnus Trogen Pahlén, först publicerad i tidningen Medicinsk Vetenskap nr 3/2020