Rang d'interpretació de l'radiòleg en un programa de cribratge d'1 milió de mamografies digitals.

Rang d'interpretació de l'radiòleg en un programa de cribratge d'1 milió de mamografies digitals.

15.10.2020

Article original: Salim M, Dembrower K, Eklund M, Lindholm P, Strand F. Range of Radiologist Performance in a Population-based Screening Cohort of 1 Million Digital Mammography Examinations. Radiology 2020; 297:33-39.

DOI: 10.1148/radiol.2020192212

Societat: Radiological Society of North America (RSNA). @radiology_rsna

Paraules clau: breast cancer, cancer detection, digital breast tomosynthesis, digital mammography, screening, artificial intelligence, computer-aided detection, radiologist.

Abreviatures i acrònims utilitzats: CAD (detecció assistida per ordinador), IA (intel·ligència artificial), FFDM (mamografies digitals de camp complet).

 

Línia editorial de el nombre

Radiology és una de les revistes oficials de Radiological Society of North America (RSNA) amb major factor d'impacte de la imatge mèdica. Publica mensualment articles originals i de revisió. En aquest número es publiquen diversos articles de neuro-radiologia, d'imatge cardíaca, de ressonància magnètica, i múscul-esquelètica, en concret i 6 articles sobre el COVID-19, de lliure accés.

I m'ha semblat rellevant un article de Sankatsing et al. que és un estudi de la relació cost-efectivitat de realitzar la tomosíntesis de mama en el programa de cribratge poblacional en el qual conclouen que resulta rendible tant a Europa com als Estats Units. U.S.

 

Motius per a la selecció

Per l'interès que hi ha a desenvolupar CAD basats en IA per a la detecció de càncer de mama en mamografies.

 

Resum

Els programes de detecció de càncer de mama ofereixen importants beneficis per a la salut, però malgrat que els costos generals són substancials a causa de el gran nombre de participants. Per millorar el rendiment del cribratge, s'ha desenvolupat el CAD per facilitar la detecció de tumors en mamografies de cribratge. No obstant això, el CAD clàssic, basat en fórmules especificades programades per humans per a la identificació de tumors, dóna com a resultat molts un elevat nombre de falsos positius. Hi ha un optimisme creixent amb l'ús de mètodes d'anàlisi d'imatges basats en IA per assolir el nivell humà d'interpretació a la detecció de les troballes sospitosos en les mamografies.

Els sistemes CAD d'IA poden augmentar el rendiment de la diagnosi i reduir els costos. Però abans que aquests puguin implementar clínicament, s'han de validar i comparar el seu rendiment amb el dels radiòlegs.

L'objectiu d'aquest estudi és establir punts de referència de rendiment a nivell humà, per comparar-los amb sistemes de CAD d'IA independents com a reemplaçament del primer lector en una sèrie basada en la població definida geogràficament del voltant d'1 milió de mamografies.

Es tracta d'un estudi multicèntric retrospectiu realitzat amb FFDM obtingudes durant el control de cribratge. La població d'estudi van ser totes les dones de 40 a 74 anys d'Estocolm que participaven en el programa de cribratge de 2008 a 2015. La durada de l'estudi va ser de 18 a 24 mesos, amb una participació del 70%. Dels 110 radiòlegs participants, es distingeix diferenciem entre lectors de baix i alt volum, segons el nombre de mamografies de detecció anuals, aproximadament més o menys de 5000 mamografies en 1 any.

El protocol estàndard en el sistema de detecció de Suècia inclou una mamografia de 2 projeccions de cada mama avaluada amb doble lectura (2 radiòlegs). Si un dels dos radiòlegs observen una troballa sospitós, es procedirà a un consens i si conclou en sospita radiològica es recitarà a la dona. Un altre motiu pel qual es recita a una pacient és quan aquesta informa de símptomes en el moment que es fa la mamografia.

Es va determinar van determinar els nivells d'actuació de cada radiòleg per als següents valors: sensibilitat, especificitat, taxa d'interpretació anormal, taxa de detecció de càncer, taxa de falsos negatius, precisió i valor predictiu positiu. Per facilitar les futures avaluacions dels sistemes CAD d'IA, es van descriure nivells de sensibilitat específics en funció de les per diverses característiques tumorals: subtipus molecular, tipus histològic (inclòs la mida del tumor) i la capacitat d'invasió.

Els punts de referència van mostrar una àmplia gamma de diferències de rendiment entre lectors de gran volum. La sensibilitat oscil·la en relació a les característiques del tumor. També va revelar un nombre menor de falsos negatius en el primer lector.

En conclusió, l'estudi va evidenciar una varietat de punts de referència que poden ser útils per avaluar el rendiment i triar el funcionament independent dels sistemes de detecció assistida per ordinador basats en intel·ligència artificial. Per reemplaçar la lectura doble i la discussió de consens, els requisits són més alts que simplement reemplaçar el primer lector.

 

Valoració Personal

Malgrat les dificultats que comporta la interpretació de l'estadística i el seu llenguatge. Segons es desprèn de l'estudi Sembla que el CAD-IA pot ser una bona solució per ajudar en la lectura de les mamografies de cribratge però potser es podria plantejar un nou paper per al tècnic radiòleg com un dels dos lectors, tal com vénen exercint al Regne Unit i a Austràlia.

 

Cecilia Aynés Suárez
Parc Taulí Hospital Universitari Sabadell. TSIDMN

caynes@tauli.cat @CAynes4

Noticias Relacionadas

Ús de la revisió per parells en l'auditoria de qualitat en la RM i en les millores de les competències dels radiographers
Ús de la revisió per parells en l'auditoria de qualitat en la RM i en les millores de les competències dels radiographers
Preocupacions dels TSIDMN espanyols relacionades amb la pandèmia de Covid19.
Preocupacions dels TSIDMN espanyols relacionades amb la pandèmia de Covid19.
Estudi preliminar de les limitacions tècniques de l'automatització en ecografia mamària: del procediment al diagnostic.
Estudi preliminar de les limitacions tècniques de l'automatització en ecografia mamària: del procediment al diagnostic.
Transferència de coneixement: Els Tècnics en Radiodiagnòstic en comparació amb altres professionals sanitaris.
Transferència de coneixement: Els Tècnics en Radiodiagnòstic en comparació amb altres professionals sanitaris.