ผลลัพธ์เบื้องต้นจากการทดลองที่สำคัญแสดงให้เห็นว่าการใช้เทคโนโลยีช่วยลดภาระงานของมนุษย์ได้เกือบครึ่งหนึ่ง
Preliminary results from major trial show use of technology almost halves human workload
การศึกษาพบว่า AI ช่วยในการตรวจมะเร็งเต้านม สามารถลดภาระงานของรังสีแพทย์ลงได้เกือบครึ่งหนึ่ง
การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมมีความปลอดภัย และสามารถลดภาระงานของรังสีแพทย์ลงได้เกือบครึ่งหนึ่ง จากผลการทดลองที่ครอบคลุมมากที่สุดในโลกในประเภทเดียวกันนี้
มะเร็งเต้านมเป็นมะเร็งที่แพร่หลายมากที่สุดในโลก อ้างอิงจากองค์การอนามัยโลก โดยมีผู้หญิงมากกว่า 2.3 ล้านคนที่เป็นโรคนี้ทุกปี
การตรวจคัดกรองสามารถปรับปรุงการพยากรณ์โรคและลดอัตราการเสียชีวิตโดยการตรวจหามะเร็งเต้านมในระยะที่รักษาได้เร็วกว่า ผลลัพธ์เบื้องต้นจากการศึกษาขนาดใหญ่บ่งชี้ว่าการตรวจคัดกรองด้วย AI นั้นดีเทียบเท่ากับนักรังสีวิทยาสองคนทำงานร่วมกัน ไม่เพิ่มผลบวกปลอม และลดภาระงานลงได้เกือบครึ่งหนึ่ง
ผลการวิเคราะห์ความปลอดภัยระหว่างกาลของการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมครั้งแรกในประเภทนี้ซึ่งมีผู้หญิงมากกว่า 80,000 คนได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Lancet Oncology
การศึกษาก่อนหน้านี้เพื่อตรวจสอบว่า AI สามารถวินิจฉัยมะเร็งเต้านมในแมมโมแกรมได้อย่างแม่นยำหรือไม่ โดยดำเนินการย้อนหลัง โดยประเมินการสแกนที่แพทย์พิจารณาแล้ว
แต่การศึกษาล่าสุดซึ่งติดตามผู้หญิงจากสวีเดนที่มีอายุเฉลี่ย 54 ปี เปรียบเทียบการตรวจคัดกรองที่สนับสนุนโดย AI กับการดูแลมาตรฐานโดยตรง
ครึ่งหนึ่งของการสแกนได้รับการประเมินโดยรังสีแพทย์สองคน ในขณะที่อีกครึ่งหนึ่งได้รับการประเมินโดยการคัดกรองที่สนับสนุนโดย AI ตามด้วยการแปลผลโดยรังสีแพทย์หนึ่งหรือสองคน
โดยรวมแล้ว ผู้หญิง 244 คน (28%) ที่ถูกเรียกคืนจากการตรวจคัดกรองที่สนับสนุนโดย AI พบว่าเป็นมะเร็ง เทียบกับผู้หญิง 203 คน (25%) ที่ถูกเรียกคืนจากการตรวจคัดกรองมาตรฐาน ส่งผลให้ตรวจพบมะเร็งอีก 41 ชนิดด้วยการสนับสนุนของ AI ซึ่ง 19 ชนิดเป็นมะเร็งชนิดแพร่กระจาย และ 22 ชนิดเป็นมะเร็งในแหล่งกำเนิด
การใช้ AI ไม่ได้ทำให้เกิดผลบวกลวงมากขึ้น โดยที่การสแกนได้รับการวินิจฉัยอย่างไม่ถูกต้องว่าผิดปกติ อัตราผลบวกลวงอยู่ที่ 1.5% ในทั้งสองกลุ่ม
ผู้เขียนกล่าวว่ามีการอ่านหน้าจอน้อยลง 36,886 ครั้งโดยรังสีแพทย์ในกลุ่ม AI เมื่อเทียบกับกลุ่มที่ได้รับการดูแลมาตรฐาน ส่งผลให้ภาระงานในการอ่านหน้าจอของรังสีแพทย์ลดลง 44%
ผลลัพธ์สุดท้าย ซึ่งพิจารณาว่า AI สามารถลดจำนวนมะเร็งระยะได้หรือไม่ ซึ่งเป็นกรณีที่ตรวจพบระหว่างการตรวจคัดกรองที่โดยทั่วไปมีการพยากรณ์โรคที่แย่กว่า และคาดว่าการใช้ AI ในการคัดกรองนั้นสมเหตุสมผลหรือไม่ คาดว่าจะใช้เวลาหลายปี
แต่การวิเคราะห์ระหว่างกาลสรุปว่า: “การคัดกรองแมมโมแกรมที่สนับสนุนโดย AI ทำให้มีอัตราการตรวจพบมะเร็งที่ใกล้เคียงกันเมื่อเทียบกับการอ่านสองครั้งแบบมาตรฐาน โดยมีภาระงานในการอ่านหน้าจอที่ต่ำกว่ามาก ซึ่งบ่งชี้ว่าการใช้ AI ในการคัดกรองแมมโมแกรมมีความปลอดภัย”
ผู้เขียนนำ Dr. Kristina Lång จาก Lund University ในสวีเดนกล่าวว่า “ผลลัพธ์ด้านความปลอดภัยระหว่างกาลที่มีแนวโน้มดีเหล่านี้ควรนำไปใช้เพื่อเป็นข้อมูลในการทดลองใหม่ ๆ และการประเมินตามโปรแกรมเพื่อจัดการกับปัญหาการขาดแคลนรังสีแพทย์ที่เด่นชัดในหลายประเทศ แต่ยังไม่เพียงพอสำหรับ ของตนเองเพื่อยืนยันว่าพร้อมนำ AI มาใช้ในการตรวจแมมโมแกรม
การใช้ AI ไม่ได้ทำให้เกิดผลบวกลวงมากขึ้น โดยที่การสแกนได้รับการวินิจฉัยอย่างไม่ถูกต้องว่าผิดปกติ อัตราผลบวกลวงอยู่ที่ 1.5% ในทั้งสองกลุ่ม
ผู้เขียนกล่าวว่ามีการอ่านหน้าจอน้อยลง 36,886 ครั้งโดยรังสีแพทย์ในกลุ่ม AI เมื่อเทียบกับกลุ่มที่ได้รับการดูแลมาตรฐาน ส่งผลให้ภาระงานในการอ่านหน้าจอของรังสีแพทย์ลดลง 44%
ผลลัพธ์สุดท้าย ซึ่งพิจารณาว่า AI สามารถลดจำนวนมะเร็งระยะได้หรือไม่ ซึ่งเป็นกรณีที่ตรวจพบระหว่างการตรวจคัดกรองที่โดยทั่วไปมีการพยากรณ์โรคที่แย่กว่า และคาดว่าการใช้ AI ในการคัดกรองนั้นสมเหตุสมผลหรือไม่ คาดว่าจะใช้เวลาหลายปี
แต่การวิเคราะห์ระหว่างกาลสรุปว่า: “การคัดกรองแมมโมแกรมที่สนับสนุนโดย AI ทำให้มีอัตราการตรวจพบมะเร็งที่ใกล้เคียงกันเมื่อเทียบกับการอ่านสองครั้งแบบมาตรฐาน โดยมีภาระงานในการอ่านหน้าจอที่ต่ำกว่ามาก ซึ่งบ่งชี้ว่าการใช้ AI ในการคัดกรองแมมโมแกรมมีความปลอดภัย”
ผู้เขียนนำ Dr. Kristina Lång จาก Lund University ในสวีเดนกล่าวว่า “ผลลัพธ์ด้านความปลอดภัยระหว่างกาลที่มีแนวโน้มดีเหล่านี้ควรนำไปใช้เพื่อเป็นข้อมูลในการทดลองใหม่ ๆ และการประเมินตามโปรแกรมเพื่อจัดการกับปัญหาการขาดแคลนรังสีแพทย์ที่เด่นชัดในหลายประเทศ แต่ยังไม่เพียงพอสำหรับ ของตนเองเพื่อยืนยันว่าพร้อมนำ AI มาใช้ในการตรวจแมมโมแกรม
“เรายังคงต้องเข้าใจผลที่ตามมาของผู้ป่วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการรวมความเชี่ยวชาญของรังสีแพทย์เข้ากับ AI สามารถช่วยตรวจหามะเร็งระยะที่มักมองข้ามไปในการตรวจคัดกรองแบบดั้งเดิม ตลอดจนความคุ้มทุนของเทคโนโลยีหรือไม่
“ศักยภาพสูงสุดของ AI ในตอนนี้คือช่วยให้รังสีแพทย์มีภาระน้อยลงจากการอ่านที่มากเกินไป
“ในขณะที่ระบบการตรวจคัดกรองที่สนับสนุนโดย AI ของเราต้องการนักรังสีวิทยาอย่างน้อยหนึ่งคนที่รับผิดชอบในการตรวจจับ แต่อาจช่วยลดความจำเป็นในการอ่านแมมโมแกรมส่วนใหญ่ซ้ำซ้อน ลดภาระงาน และทำให้นักรังสีวิทยาสามารถมุ่งเน้นไปที่การวินิจฉัยขั้นสูงมากขึ้นในขณะที่ ลดระยะเวลารอคอยของผู้ป่วย”
Stephen Duffy ศาสตราจารย์ด้านการคัดกรองมะเร็งแห่งมหาวิทยาลัย Queen Mary แห่งลอนดอน ซึ่งไม่ได้เกี่ยวข้องกับการทดลองนี้ ยกย่องการศึกษาที่ “มีคุณภาพสูง” แต่กล่าวว่าอาจมีข้อกังวลว่าการเพิ่มขึ้นของการตรวจหามะเร็งเต้านมที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจรวมถึงการตรวจหามะเร็งที่ค่อนข้างมากจนเกินไป แผลที่ไม่เป็นอันตราย
“ตัวอย่างเช่น ผลลัพธ์ของเอกสารนี้รวมถึงการตรวจหามะเร็งท่อน้ำนมในแหล่งกำเนิดที่เพิ่มขึ้น ซึ่งคิดว่าอาจได้รับการวินิจฉัยเกินจริง” เขากล่าว
ดร. Kotryna Temcinaite หัวหน้าฝ่ายสื่อสารการวิจัยขององค์กรการกุศล Breast Cancer Now กล่าวว่าผลการทดลองขั้นสุดท้ายจะเป็นตัวตัดสินว่า AI สามารถช่วยปรับปรุงการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมได้หรือไม่
ในระหว่างนี้ เธอกล่าวว่า “ปัญหาเร่งด่วน” ในโครงการตรวจเต้านมต้องได้รับการแก้ไข เช่น ระบบไอทีที่ล้าสมัย ซึ่งใช้เวลาอันมีค่าของพนักงานและการปรับปรุงล่าช้า
โฆษกของ NHS ในอังกฤษอธิบายการวิจัยว่า “น่าสนับสนุนมาก” และกล่าวว่ากำลังสำรวจอยู่แล้วว่า AI สามารถช่วยเร่งการวินิจฉัยผู้หญิง ตรวจหามะเร็งในระยะก่อนหน้า และช่วยชีวิตผู้คนได้มากขึ้นได้อย่างไร
ดร. Katharine Halliday ประธานของ Royal College of Radiologists กล่าวว่า “AI มีคำมั่นสัญญาที่ยิ่งใหญ่และสามารถประหยัดเวลาของแพทย์ได้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด สนับสนุนการตัดสินใจของเรา และช่วยระบุและจัดลำดับความสำคัญของกรณีที่เร่งด่วนที่สุด”