• Retrospektywnie przeanalizowano 31 394 osoby i 88 963 badania mammograficzne; 12 072 osoby miały później rozpoznanego raka piersi.
• Przy progu 90% swoistości AI „flagowała” przyszłe nowotwory u ok. 19–20% osób 6 lat przed diagnozą, 23–25% 4 lata przed diagnozą i 35–39% 2 lata przed diagnozą.
• Wyniki AI rosły wraz ze zbliżaniem się do momentu rozpoznania, a u osób bez raka pozostawały względnie stabilne.
• Skuteczność predykcyjna była umiarkowana: AUC 0,63–0,67 dla AI vs 0,57 dla gęstości mammograficznej.
• To nie znaczy, że AI „wykrywa raka 10 lat wcześniej”. Raczej może pomóc wskazać grupę, u której warto rozważać dodatkową diagnostykę obrazową w ramach dobrze zaprojektowanych programów przesiewowych.
Ograniczenia: badanie retrospektywne, z „wzbogaconą” kohortą i upsamplingiem; oceniano potencjalne flagowanie, a nie realne wcześniejsze wykrycie i poprawę rokowania.
Wnioski:
U osób, u których później rozpoznano raka piersi, wyniki AI były podwyższone nawet do 10 lat przed diagnozą.
Przy swoistości 90% AI potencjalnie „wyłapywała” osoby z przyszłym rakiem piersi:
– 6 lat przed diagnozą: 19,0–19,7% przypadków
– 4 lata przed diagnozą: 23,3–25,2% przypadków
– 2 lata przed diagnozą: 35,4–39,3% przypadków
Sekwencyjna analiza mammografii przez AI może w przyszłości działać jak system wczesnego ostrzegania. Nie po to, żeby straszyć pacjentki, ale żeby lepiej wytypować osoby, które mogą wymagać dokładniejszej kontroli, np. dodatkowego obrazowania.
bfiałek
