Bruk av kunstig intelligens i brystkreftscreening reduserer risikoen for at kreft oppdages først flere år senere, viser en ny stor studie fra Sverige.
Ifølge forskningen førte KI-bruk til 12 prosent færre kreftdiagnoser i årene etter screening, sammenlignet med tradisjonell vurdering.
12 prosent færre sene diagnoser
Studien, som er publisert i The Lancet, omtales som den første store, randomiserte undersøkelsen av KI i befolkningsbasert brystkreftscreening. Forkningen omfatter rundt 100 000 kvinner som deltok i mammografiprogrammet mellom 2021 og 2022.
Kvinner i studien ble tilfeldig fordelt til enten KI-støttet screening eller ordinær dobbelttolkning utført av to radiologer. KI-systemet analyserte mammografibildene på forhånd og sorterte dem etter risiko.
Lavrisikotilfeller ble sendt til én radiolog, mens bilder med høyere risiko ble vurdert av to. Samtidig markerte systemet mistenkelige funn for å støtte radiologenes vurdering.
Resultatene viser at færre kvinner i KI-gruppen fikk en brystkreftdiagnose i årene etter selve screeningundersøkelsen. Tallene var 1,55 krefttilfeller per 1 000 kvinner i KI-gruppen, mot 1,76 per 1 000 i kontrollgruppen, viser funnene.
Forskerne tolker dette som et tegn på at flere krefttilfeller blir oppdaget tidligere, og dermed ikke dukker opp som såkalte intervallkrefttilfeller senere.
Les også: OpenAI lanserer egen helsetjeneste for leger
Flere tidlige funn – færre aggressive krefttyper
Studien viser også at KI bidro til tidligere påvisning. Over 81 prosent av krefttilfellene i KI-gruppen ble oppdaget under selve screeningen, mot rundt 74 prosent i gruppen som fikk tradisjonell vurdering.
I tillegg ble det registrert nær 27 prosent færre aggressive undertyper av brystkreft i KI-gruppen sammenlignet med kontrollgruppen.
Les også: Kunstig Intelligens skal avlaste sykepleiere på UNN
Forskerne understreker at kunstig intelligens ikke vil erstatte radiologer, men fungerer snarere som et beslutningsstøtteverktøy. Samtidig peker de på at funnene kan få betydning for hvordan mammografiscreening organiseres fremover.
Resultatene gir ny tyngde til argumentene for bredere bruk av kunstig intelligens i helsetjenesten, særlig i screeningprogrammer der tidlig oppdagelse er avgjørende.