MR-bilde av et bryst med tett brystvev. Den rosa pilen viser en kreftsvulst. Bildet til høyre viser områder i brystet som den kunstige intelligensen har vurdert. Rød betyr høy sannsynlighet for kreft.
MR-bilde av et bryst med tett brystvev. Den rosa pilen viser en kreftsvulst. Bildet til høyre viser områder i brystet som den kunstige intelligensen har vurdert. Rød betyr høy sannsynlighet for kreft.

Svulster i bryster med tett vev er vanskeligere å oppdage. Kunstig intelligens kan forenkle jobben, viser ny studie.

Men den nye studien er basert på MR-undersøkelser og det tilbys ikke til kvinner med tett brystvev i det norske mammografiprogrammet.

Inni kvinners bryster er det som regel mest fett. I tillegg inneholder brystene melkekjertler.

Hos noen kvinner inneholder derimot brystene mye mer kjertelvev enn hos andre. Det kalles gjerne tett brystvev. Kvinner med slike bryster har høyere risiko for brystkreft.

Det er også vanskeligere å oppdage kreftsvulster i disse brystene med mammografi.

Færre ledige hender i fremtiden

MR-undersøkelser gir mer detaljerte bilder. Samtidig tar det mye tid for røntgenleger å gå gjennom alle MR-bildene for å vurdere om det er svulster der eller ikke.

Nå har forskere ved et universitetssykehus i Nederland vist at kunstig intelligens kan gjøre noe av denne jobben.

− Vi vet at det blir færre hender tilgjengelig per pasient i helsevesenet i fremtiden, og det er derfor viktig å finne metoder som gjør oss i stand til å løse oppgavene våre med færre ressurser, skriver Solveig Roth Hoff i en e-post til forskning.no.

Hun er seksjonsoverlege og forsker på bildeteknikker som kan oppdage brystkreft ved Ålesund sykehus og NTNU.

− Utvikling av kunstig intelligens i billeddiagnostikk er et viktig satsingsfelt, slår Solveig Roth Hoff fast.
− Utvikling av kunstig intelligens i billeddiagnostikk er et viktig satsingsfelt, slår Solveig Roth Hoff fast.

Plukke ut bryster uten svulster

Over 4.500 kvinner var med i den nederlandske MR-studien. Alle hadde ekstremt tett brystvev.

Oppgaven til den kunstige intelligensen var å plukke ut bryster uten svulster.

Tanken er at leger skal slippe å se gjennom tusenvis av bilder av friske bryster. Da kan de heller konsentrere seg om de som kanskje har kreft.

Les også: Brystkreft oppdages senere hos kvinner med silikon i brystene

− En god start

Den kunstige intelligensen, som i bunn og grunn er et dataprogram, fant 40 prosent av de friske brystene.

Og den feilklassifiserte ingen av brystene som faktisk hadde kreft.

− Resultatene var bedre enn forventet, sier Erik Verburg ved University Medical Center Utrecht i en pressemelding. Han er en av forskerne bak den nye studien.

− 40 prosent er en god start. Samtidig har vi fortsatt seksti prosent å forbedre, sier Verburg.

Øvde seg på bilder fra sju sykehus

Det intelligente dataprogrammet var satt opp slik at det kunne øve seg på noen av MR-bildene. Og prøve å gjette på resten.

I studien var det MR-bilder fra åtte sykehus.

Den kunstige intelligensen fikk øve seg på å kjenne igjen normale bryster på bilder fra sju av sykehusene.

Dataprogrammet fikk fasiten som leger hadde laget. Etter den kunstige intelligensen hadde trent seg opp, prøvde den seg på bilder fra det åttende sykehuset.

Deretter ble hele prosedyren gjentatt sju ganger til, slik at hvert enkelt sykehus ble brukt for å teste programmet.

Ikke MR for tett brystvev i Norge

Men selv om dette er en vanlig metode for å lage dataprogrammer som lærer selv, så betyr det ikke at det vil virke like godt på andre MR-bilder.

− Det er viktig at programmer for kunstig intelligens blir ordentlig testet og validert før de blir aktuelle for kommersiell bruk. Et slikt program må derfor testes på flere ulike typer datasett fra ulike sykehus, maskiner og populasjoner, understreker Hoff.

I Norge er det uansett ikke vanlig at kvinner med tett brystvev blir henvist til MR-undersøkelse.

Gjelder bare fem prosent

Nataliia Moshina har undersøkt om mammografiprogrammet bør endres, slik at kvinner med slike bryster får mer oppfølging.

Det kan enten gjøres ved at disse kvinnene oftere går til mammografiscreening eller at de blir tilbudt flere undersøkelser, som for eksempel MR.

Tiden er ikke inne ennå, konkluderte forskeren i doktorgraden sin, som vi omtalte på forskning.no i 2017.

Først må en bedre metode for å finne ut hvilke kvinner som faktisk har tett brystvev på plass, uttalte hun.

Forskningen hennes tyder på at bare fem prosent av kvinnene som blir screenet i Norge, har bryster med tett vev.

Metoden kunne vært nyttig for en annen gruppe

Det er noen kvinner som allerede i dag får brystene screenet med MR i Norge. Nemlig de som har medfødte genfeil. Kvinner med slike genfeil har mye høyere risiko for å få brystkreft.

− Dette er ikke en så veldig stor populasjon, men et program som kunne gjøre at vi brukte færre ressurser også på denne pasientgruppa ville selvsagt også vært nyttig, påpeker Hoff.

Samtidig er det ikke sikkert det nederlandske dataprogrammet ville virket på bryster fra denne gruppen.

For å finne ut det måtte forskere ha testet programmet på kvinner med slike genfeil i egne forskningsstudier, slår Hoff fast.

Referanse

Erik Verburg med flere: Deep Learning for Automated Triaging of 4581 Breast MRI Examinations from the DENSE Trial, Radiology 10/2021.

Vi vil gjerne høre fra deg!

TA KONTAKT HER
Har du en tilbakemelding, spørsmål, ros eller kritikk? Eller tips om noe vi bør skrive om?

Powered by Labrador CMS