Mammo AI kém hơn siêu âm trong việc sàng lọc những mô vú dày

Sự kết hợp giữa chụp nhũ ảnh và siêu âm bổ sung mang lại kết quả tốt hơn so với việc chỉ dựa vào đánh giá chụp nhũ ảnh được tăng cường AI trong sàng lọc phụ nữ có bộ ngực dày đặc, theo nghiên cứu được công bố ngày 23 tháng 7 trên Radiology.

Một nhóm nghiên cứu dẫn đầu bởi Su Min Ha, MD, PhD, từ Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul ở Hàn Quốc phát hiện ra rằng trong khi AI cải thiện tính đặc hiệu của việc giải thích nhũ ảnh, chụp nhũ ảnh cộng với siêu âm bổ sung phát hiện nhiều ung thư vú sớm âm tính với hạch mà chụp nhũ ảnh tăng cường AI không thể phát hiện được.

"AI có thể giúp các bác sĩ X quang giải thích chụp nhũ ảnh sàng lọc, nhưng nó không thể bù đắp hoàn toàn cho độ nhạy thấp ở phụ nữ có bộ ngực dày đặc", Ha và các đồng nghiệp viết.

Không rõ liệu AI có thể siêu âm bổ sung tốt nhất để sàng lọc phụ nữ có bộ ngực dày đặc hay không. Các nghiên cứu AI trước đây cho thấy các hệ thống AI có thể hỗ trợ các bác sĩ X quang giải thích hình ảnh. Nhưng những người khác đã phát hiện ra rằng AI có thể đấu tranh với việc phát hiện các tổn thương ác tính ở ngực dày đặc như độc giả của con người làm với giải thích chụp nhũ ảnh.

Hà và các đồng nghiệp trong nghiên cứu hồi cứu của họ đã so sánh hiệu suất tương ứng của chụp nhũ ảnh một mình, chụp nhũ ảnh với AI (Lunit Insight MMG phiên bản 1.1.7.1; Lunit), và chụp nhũ ảnh cộng với siêu âm bổ sung để sàng lọc phụ nữ có bộ ngực dày đặc. Họ cũng nghiên cứu các đặc điểm của ung thư vú được phát hiện.

Nghiên cứu bao gồm dữ liệu từ 5.707 phụ nữ không có triệu chứng với độ tuổi trung bình là 52,4 tuổi. Tất cả phụ nữ tham gia nghiên cứu đều trên 40 tuổi. Những người phụ nữ đã trải qua chụp nhũ ảnh cộng với siêu âm cầm tay toàn bộ vú bổ sung từ tháng Giêng năm 2017 đến tháng Mười Hai năm 2018 tại một trung tâm chăm sóc sức khỏe ban đầu.

Hình ảnh ở một phụ nữ 56 tuổi với bộ ngực dày đặc không đồng nhất (BIRADS C). (A) Chụp X-quang tuyến vú kỹ thuật số sọ não trái (trái) và xiên giữa (phải) cho thấy không có bất thường. (B) Chụp nhũ ảnh trái (LCC, trên) và chụp X-quang tuyến vú xiên trái (yêu cuộc đời tôiO, dưới) với AI ứng dụng hồi cứu (Lunit Insight MMG, phiên bản 1.1.7.1; Lunit) cho thấy tổn thương được cho điểm bất thường lần lượt là 97% và 71%. Thanh màu cho biết điểm bất thường ở cấp độ pixel tương ứng với các đường đồng mức bản đồ nhiệt. Siêu âm vú được thực hiện cùng ngày được coi là âm tính (không hiển thị). (C) Chụp quang tuyến vú kỹ thuật số sọ não trái (trái) và xiên giữa (phải) thu được chín tháng sau đó cho thấy một khối lượng không đều (mũi tên) ở vú trái, tương quan với các khu vực bản đồ nhiệt được AI ghi là 97% và 71% trong chụp quang tuyến vú sàng lọc trước đó (B). Dấu hiệu tròn chắn bức xạ biểu thị vị trí bất thường có thể sờ thấy được chỉ định bởi bệnh nhân. (D) Hình ảnh siêu âm ngang cho thấy một khối không đều (mũi tên) ở vú trái. Bệnh nhân được điều trị bằng phẫu thuật bảo tồn vú, và khối u được chứng minh là ung thư biểu mô tiểu thùy xâm lấn.

Trong khi đó, năm bác sĩ X quang vú đã tiến hành đọc tuần tự cho chụp nhũ ảnh và chụp nhũ ảnh với sự trợ giúp của hệ thống AI. Một bác sĩ X quang vú chuyên dụng cũng xem xét các dấu hiệu để chụp nhũ ảnh đơn thuần hoặc bằng AI để xác nhận xác định tổn thương.

Trong tổng số phụ nữ, 33 (0,6%) bị ung thư, bao gồm kích thước tổn thương trung bình là 0,7 cm. Trong số các bệnh ung thư, 31 trường hợp không di căn hạch bạch huyết.

Các nhà nghiên cứu báo cáo rằng chụp nhũ ảnh với AI có độ đặc hiệu cao hơn và tỷ lệ giải thích bất thường thấp hơn so với chụp nhũ ảnh đơn thuần. Tuy nhiên, chụp nhũ ảnh cộng với siêu âm vượt trội hơn chụp nhũ ảnh với AI về tỷ lệ phát hiện ung thư và độ nhạy.

Nhóm nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng chỉ riêng siêu âm bổ sung đã giúp phát hiện 12 bệnh ung thư, chủ yếu là giai đoạn 0 và I (92%). Ngoài ra, siêu âm có tỷ lệ phát hiện ung thư gia tăng là 2,2 trên 1.000 lần kiểm tra sau khi có kết quả âm tính, theo chụp nhũ ảnh với AI.

Các tác giả nghiên cứu kêu gọi các nghiên cứu trong tương lai tập trung vào ứng dụng lâm sàng của AI cho phụ nữ trải qua chụp nhũ ảnh và siêu âm bổ sung, kết hợp nhiều dữ liệu lâm sàng và thời gian hơn.

Khi các hệ thống AI trở nên tiên tiến hơn, việc xác minh hiệu suất được cải thiện trong các ứng dụng chụp nhũ ảnh sàng lọc sẽ rất quan trọng, theo một bài xã luận đi kèm của Gary Whitman, MD, từ Trung tâm Ung thư MD Anderson của Đại học Texas và Stamatia Destounis, MD, từ Elizabeth Wende Breast Care ở Rochester, NY.

Hai người nói thêm rằng các nghiên cứu trong tương lai nên nhấn mạnh việc giảm các nghiên cứu âm tính giả hơn là giảm các trường hợp dương tính giả.

"Sẽ có lợi khi đánh giá hiệu suất AI trên quy mô rộng hơn với các nghiên cứu với nhiều bệnh nhân hơn, nhiều hệ thống AI hơn và thời gian theo dõi dài hơn", Whitman và Destounis viết. "Ngoài ra, trong tương lai, có khả năng các chiến lược sàng lọc ung thư vú sẽ được điều chỉnh cho phù hợp với nguy cơ phát triển ung thư vú của mỗi phụ nữ."