Verwendung von KI zur Auswahl von Frauen für die ergänzende MRT bei der Brustkrebsvorsorge (ScreenTrustMRI)

Alle Frauen, die am Mammographie-Screening am Karolinska-Universitätskrankenhaus teilnehmen, werden ihre Mammogramme von KI analysieren lassen (Abbildung 1). Die spezifische KI-Implementierung (KI-Tool) in dieser Studie ist das Ergebnis von KI-Vorhersagen aus drei gleichgewichteten KI-Komponentenmodellen, die Mammogramme analysieren: (i) Maskierungsprädiktor, (ii) Risikoprädiktor und (iii) Krebszeichenprädiktor (von einem Werbespot CAD-Modell und ein internes akademisches CAD-Modell); Das Alter der Frau wird ebenfalls berücksichtigt, indem die Punktzahl mit (110-Alter)/70 multipliziert wird. Der Altersfaktor dient dazu, einen relativ ähnlichen Anteil an MRT-Untersuchungen in den unteren und höheren Altersgruppen zu erreichen. Das Ziel des KI-Tools ist es, Frauen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit einer verzögerten Krebserkennung zu identifizieren, d. h. mit einer falsch negativen Screening-Mammographie.

Ein KI-basiertes Framework wurde von Forschern des Karolinska Institute (unter der Leitung von Dr. Fredrik Strand) und des Royal Institute of Technology (unter der Leitung von Dr. Kevin Smith) entwickelt. Die spezifische KI-Implementierung (KI-Tool) in dieser Studie ist das Ergebnis von KI-Vorhersagen aus drei gleichgewichteten KI-Komponentenmodellen, die Mammogramme analysieren: (i) Maskierungsprädiktor, (ii) Risikoprädiktor und (iii) Krebszeichenprädiktor (von einem Werbespot CAD-Modell und ein internes akademisches CAD-Modell); Das Alter der Frau wird ebenfalls berücksichtigt, indem die Punktzahl mit (110-Alter)/70 multipliziert wird. Der Altersfaktor dient dazu, einen relativ ähnlichen Anteil an MRT-Untersuchungen in den unteren und höheren Altersgruppen zu erreichen. Das Ziel des KI-Tools ist es, Frauen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit einer verzögerten Krebserkennung zu identifizieren, d. h. mit einer falsch negativen Screening-Mammographie. Das spezifische KI-Tool und seine Einstellungen bleiben während der Studie gleich. Für jede Untersuchung erstellt das KI-Tool einen AI Joint Score und einen AI Masking Score. Der Cutoff-Punkt des AI Masking Score wurde durch den Median der Untersuchungen definiert, die in der Anfangsphase vom 1. März bis 24. März 2021 gesammelt wurden. Der Cut-Off-Punkt des AI Joint Score wurde durch das 92. Perzentil der Ausgangspopulation definiert. Frauen, die diese Kriterien erfüllen, werden zur Studie eingeladen und randomisiert einer MRT oder keiner MRT (Versorgungsstandard) zugeteilt.

Zum Einsatz kommt ein MRT-Scanner Signa Premier 3T von GE Healthcare. Das MRT-Protokoll enthält eine T2-gewichtete Dixon-Sequenz und eine T1-gewichtete dynamische kontrastverstärkte Serie und bleibt im Verlauf der Studie unverändert. Alle MRT-Untersuchungen werden von zwei Radiologen bewertet, wobei der zweite Leser Zugriff auf die Bewertung des ersten Lesers hat. Bei Uneinigkeit findet ein Konsensgespräch zwischen zwei Radiologen statt. Die MRT-Untersuchungen werden gemäß BI-RADS bewertet, und die Nachsorge hängt von der BI-RADS-Kategorie ab (Abbildung 2). Frauen mit BI-RADS 1-2 erhalten keine weitere Diagnostik und erhalten einen „Gesundheitsbrief“. Frauen mit BI-RADS 3 bis 5 werden für einen 2nd-Look-Ultraschall zurückgerufen. Frauen mit BI-RADS 4-5 werden in das reguläre Verfahren bei gesichertem Krebsverdacht aufgenommen und in einer multidisziplinären Teamkonferenz besprochen. Bei Frauen mit BI-RADS 3 erfolgt die Nachsorge innerhalb der Abteilung für Brustradiologie.