Artificiell intelligens inom bröstradiologi
Bröstradiologi har varit ett pionjärområde inom såväl retrospektiva studier som prospektiva prövningar av artificiell intelligens för radiologisk bildtolkning. Detta har lett vidare till klinisk implementering i screeningprogrammet på flera screeningenheter i Sverige. Tack vare etablering av en nationell valideringsplattform för AI inom bröstradiologi (VAI-B) har man fått insikter om hur man bör göra när man kalibrerar AI för klinisk användning, vad som kan gå fel, och vilken påverkan detta kan ha på cancerdetektion och falskt positiva fynd. Detta gäller inte minst behov av validering av ny mjukvara från AI-företagen respektive vid byte av mammografiutrustning. Arbete pågår med att försöka etablera ett kvalitetsregister på Karolinska Universitetssjukhuset med syfte att kvalitetssäkra AI-system för screening. De avvikelser från vad man förväntar sig som kan uppträda belyser även vikten av kontinuerlig monitorering av AI-system i klinisk drift.
De världsledande svenska interventionsstudierna i Stockholm (ScreenTrustCAD, Dembrower et al., 2023), samt i Malmö (MASAI, Lång et al., 2023; Hernström et al., 2025) visade att en AI-integrerad screening leder till upptäckt av fler cancrar än vid traditionell granskning av två radiologer. Beroende på implementering kan det även resultera i färre falskt positiva fynd och utredningar. Granskningstid för radiologerna minskar – men nettobesparingen beror även på kostnad för AI-körningarna med mera.
Specifikt från ScreenTrustCAD kan man lära sig att med enbart AI, utan någon av de två radiologerna, som inkörsport till konsensusdiskussionen skulle antalet friska återkallade halveras medan cancerdetektionen är i princip oförändrad. Amerikanska Food and Drug Administation (FDA) undersöker för närvarande metoder för att utvärdera AI använd vid sådan ’rule-out’, vilket kan betyda att det kan bli verklighet framöver.
Specifikt från MASAI kan man lära sig att triagering, där undersökningarna kategoriseras utifrån AI-poäng, kan vara av godo. I MASAI:s interventionsarm informerades radiologerna om vilken poäng-kategori undersökningen hade, och dessutom granskades enbart undersökningar i de högre kategorierna (ungefärligen högsta 10 procent) av två radiologer – övriga granskades endast av en radiolog.
Den randomiserade kliniska studien ScreenTrustMRI (Salim et al., 2024) visar att man med hjälp av en AI-algoritm, AISmartDensity, utvecklad av forskare på Karolinska Institutet och Kungliga Tekniska Högskolan, med god träffsäkerhet kan selektera screening-negativa deltagare som löper hög risk att gå hem med icke-upptäckt cancer. När AISmartDensity valde ut 7% av screening-negativa deltagare upptäcktes bröstcancer hos 36 (6,4%) av de 559 deltagre som genomgick tilläggsundersökning med MR – vilket kan jämföras med 0,5% med mammografi i hela populationen. Inom bröstcancerscreening är just individualiserad screening baserat på risk ett mycket aktivt forskningsområde som i framtiden kan leda till ytterligare förbättringar i praktiken.
Knappt ett år efter att ScreenTrustCAD avslutades på Capio S:t Görans sjukhus i Stockholm ersattes en av två granskare med AI som klinisk rutin. Detta sparade granskningstid som kunde användas till kö-kortning och mer avancerad diagnostik. AI-mjukvaran behövde uppgraderas efter en tid och en intern validering genomfördes. Mammografiutrustningen byts ut i skrivande stund och validering genomförs avseende detta.
Även på andra håll i landet har AI börjat användas som granskningsstöd, bland annat i Västerbotten, Jämtland, Dalarna, Linköping. I Region Uppsala inleds under 2025 en pilotimplementering av brösttomosyntes (3D mammografi) med AI-stödd granskning i delar av screeningen.
Trots alla goda resultat finns utmaningar – bland annat hur man ska säkerställa utbildning av nya bröstradiologer och löpande kvalitetskontroll av AI-resultaten. Kravet på upphandling inom regionerna gör att processerna för införande av AI i bröstcancerscreeningen kan bli mycket långa. Metod- och prioriteringsrådet i Södra sjukvårdsregionen har i höstas tagit beslut om att en radiolog tillsammans med AI kan användas i screeningen, baserat på en vetenskaplig genomgång av HTA Syd. Dokumentet kan guida de regioner som överväger att införa AI i screeningen. Förändringen förväntas implementeras i nästa revidering av Nationellt vårdprogram för mammografiscreening.
Sophia Zackrisson (ordförande), Karin Dembrower (vice ordförande), Fredrik Strand (ordförande i utbildningsutskottet) för Svensk förening för bröstradiologi
Länkar för fördjupad läsning:
https://news.ki.se/more-cases-of-breast-cancer-can-be-found-with-the-help-of-ai
https://vardgivare.skane.se/kompetens-utveckling/sakkunniggrupper/prioriteringsradet/
https://kunskapsbanken.cancercentrum.se/diagnoser/brostcancerscreening/vardprogram/