AI i brystkræftscreening kan klare arbejdet for hver tredje speciallæge

Aflastning af radiologer i billeddiagnostik er en af de tydeligste succeser med AI i sundhedsvæsenet. Illustration: Lars Wallin/Region Hovedstaden

Region Hovedstaden har siden november afprøvet en AI-løsning til at vurdere mammografier fra brystkræft-screeningsprogrammet. Efter de foreløbige resultater menes den at kunne aflaste speciallæger for 30 procent af deres arbejde og give kvinderne i programmet hurtigere svar.

Metoden har store perspektiver - også i udlandet, sider Kræftens Bekæmpelse.

Kvinder mellem 50 og 69 år i Danmark bliver hvert andet år tilbudt en en røntgenundersøgelse af brystet med henblik på at opdage brystkræft i de tidlige stadier. Alene i Region Hovedstaden er der hvert år 75.000 kvinder, som tager imod tilbuddet om screening for brystkræft. Ved hver brystkræftscreening tages fire røntgenbilleder, som hver skal vurderes af to uafhængige speciallæger i radiologi - den såkaldte "dobbeltgranskning".

Kunstig intelligens erstatter den ene af to speciallæger

I november indgik Region Hovedstaden aftale med den danske virksomhed Human Bytes om at levere værktøjet Transpara AI til brug i brystkræftscreeningen i regionen. Målet var at eliminere den første radiolog fra analysen af mammografier i såkaldte lav-risiko sager. Det er kvinder uden en forhistorie med brystkræft og uden aktuelle symptomer. Transpara AI er udviklet af hollandske ScreenPoint Medicial og er testet i kliniske forsøg, ligesom Region Hovedstaden har haft det ude i pilotforsøg i klinikken.

Men over de næste år skal AI i brug for alvor i stor skala. Dog stadig under nøje overvågning af, om træfsikkerheden fortsætter med at være den samme som radiologernes.

Sparer 30 procent af radiologernes skærmtid

I løbet af de første tre måneder har AI-værktøjet været i brug på screening af 15.000 kvinder, hvor alle mammografierne er analyseret af algoritmen, men stadig også af blevet set på af en speciallæge. Det er denne såkaldte "enkeltgranskning", der bruges meget i udlandet, men som ikke har været anset for sikker nok herhjemme.

»AI Mammo-projektet er en algoritme, som bygger på mønstergenkendelse og erstatter den ene af de ellers to speciallæger, som vurderer de røntgenbilleder, der bliver taget i forbindelse med screening for brystkræft. Værktøjet har været i brug siden november 2021. Allerede indenfor de første to måneder har det aflastet lægerne, som kigger på røntgenbillederne, med ca. 30% af deres opgave,« siger vicedirektør på Herlev og Gentofte Hospital Bodil Ørkild i regionens pressemeddelse. Bodil Ørkild er også formand i en national arbejdsgruppe, der arbejder med at udbrede brugen af kunstig intelligens i screeningsprogrammerne for brystkræft nationalt.

Hurtigere svar på screeningen

Formand for Sundhedsudvalget i Region Hovedstaden Christoffer Buster Reinhardt (C) forventer, at brugen af kunstig intelligens kan være med til at nedbringe ventetiderne i screeningsprogrammet.

»Det er meget positivt, at vi med brug af ny teknologi kan være med til at afhjælpe den store mangel, der er på personale. Vi mangler desværre mammaradiologer, så at de får de hjælp fra den kunstige intelligens, gør at vi er i stand til at give kvinderne hurtigere svar på deres billeder end ellers. Dermed kan kvinder, som skal udredes for, om de har kræft, komme hurtigere videre i behandlingssystemet,« siger Christoffer Buster Reinhardt i en pressemeddelelse.

At værktøjet kan aflaste den knappe radiolog-ressource med hele 30 procent er bedre end forventet. Ulrik Juul Rokkedal Therkildsen, der er partnership director i Human Bytes, sagde i en pressemeddelelse i november, da aftalen med Region Hovedstaden var i hus, at man kunne regne med en reduktion på 25 procent i mammaradiologernes arbejdsbyrde.

Klar til brug efter omfattende test

Computer Assisteret Detection eller CAD er ikke et nyt fænomen i billeddiagnostikken. Allerede i 90'erne begyndte radiologer at bruge computerprogrammer til støtte i diagnostikken. Overgangen fra røntgenbilleder på film til digitale mammografier gjorde meget for udbredelsen af CAD. Håbet om tidligere og bedre opdagelse af især brystkræft er dog ikke indfriet. Til gengæld har mange programmer haft tendens til overdiagnosticering, som ikke alene går ud over patienter, som overbehandles. De mange falsk positive resultater har også trukket ressourcer ud af systemet, så den eventuelle besparelse på radiologtimer blev ophævet af propper længere nede i processen. Derfor anbefales dobbeltgranskning stadig som standard i Europa.

Siden de "primitive" algoritmer i de traditionelle CAD-systemer er der dog kommet mere regnekraft i computerne, og nye algoritmer til billeddiagnostik.

»Moderne algoritmer til billedanalyse gør imidlertid brug af machine learning (ML)-teknikker, overvejende af typen deep learning (DL) med store neurale netværk, som muliggør automatisk oplæring alene ud fra store mængder data. Potenseret af nye grafikprocessorenheder med stor ydeevne er disse algoritmer de klassiske langt overlegne, både hvad angår dataprocessering og mønstergenkendelse,« lød det således i en statusartikel om kunstig intelligens til cancerdiagnostik i brystkræftscreening i Ugeskrift for Læger i 2020.

Region Hovedstaden har de seneste år testet flere metoder til AI-analyse af mammografier og finder, at kunstig intelligens er lige så god og præcis som den nuværende dobbeltgranskning med to radiologer.
Foruden brystkræftscreeningen har regionen lagt billet ind på flere af de såkaldte signaturprojekter med brug af AI i det offentlige. To af projekterne med optimering af billeddiagnostikken hører under det radiologiske testcenter RAIT, Radiologisk Artificial Intelligens Testcenter, som er et konsortium mellem Bispebjerg/Frederiksberg Røntgen afdelingen og afdeling for Røntgen og Skanning på Herlev/Gentofte hospital. RAIT søger blandet andet at bruge AI til at prioritere og ensrette beskrivelser af røntgenbilleder af lungerne. Et andet projekt vil udrulle allerede dragne erfaringer med beslutningsstøtte til at analysere røntgenbilleder af knæ for slidgigt til samtlige røntgenafdelinger på akuthospitalerne i regionen.

Kræftens Bekæmpelse følger brystkræftprojektet i Region Hovedstaden.

»Jeg er blevet præsenteret for resultaterne af at anvende kunstig intelligens i klinikken og er imponeret over de nye muligheder, som er med til at understøtte og aflaste røntgenlægerne. Der er store perspektiver i at bruge kunstig intelligens som et supplement. Det ønsker Kræftens Bekæmpelse at se mere af i fremtiden, og jeg håber, vi kan tage ved lære inden for andre områder. Kunstig intelligens kan måske i fremtiden være med til at løse screeningsproblemet, og det er god nyhed – for hver eneste kvinde, der venter på screening,« siger adm. direktør i Kræftens Bekæmpelse Jesper Fisker.