Uso de IA para seleccionar mujeres para resonancia magnética complementaria en la detección del cáncer de mama (ScreenTrustMRI)

AI analizará las mamografías de todas las mujeres que asistan a la mamografía en el Hospital Universitario Karolinska (Figura 1). La implementación específica de IA (herramienta de IA) en este estudio es el resultado de predicciones de IA de tres modelos de IA de componentes igualmente ponderados que analizan mamografías: (i) predictor de enmascaramiento, (ii) predictor de riesgo y (iii) predictor de signos de cáncer (por un comercial modelo CAD y un modelo CAD académico interno); también se tiene en cuenta la edad de la mujer multiplicando la puntuación por (110-edad)/70. El propósito del factor de edad es lograr una proporción relativamente similar de exámenes de resonancia magnética en los grupos de menor y mayor edad. El objetivo de la herramienta de IA es identificar a las mujeres con mayor probabilidad de tener un retraso en la detección del cáncer, es decir, haber tenido una mamografía de detección falsa negativa.

Investigadores del Instituto Karolinska (dirigido por el Dr. Fredrik Strand) y el Instituto Real de Tecnología (dirigido por el Dr. Kevin Smith) han desarrollado un marco basado en IA. La implementación específica de IA (herramienta de IA) en este estudio es el resultado de predicciones de IA de tres modelos de IA de componentes igualmente ponderados que analizan mamografías: (i) predictor de enmascaramiento, (ii) predictor de riesgo y (iii) predictor de signos de cáncer (por un comercial modelo CAD y un modelo CAD académico interno); también se tiene en cuenta la edad de la mujer multiplicando la puntuación por (110-edad)/70. El propósito del factor de edad es lograr una proporción relativamente similar de exámenes de resonancia magnética en los grupos de menor y mayor edad. El objetivo de la herramienta de IA es identificar a las mujeres con mayor probabilidad de tener un retraso en la detección del cáncer, es decir, haber tenido una mamografía de detección falsa negativa. La herramienta de IA específica y su configuración seguirán siendo las mismas durante el estudio. Para cada examen, la herramienta de IA producirá una puntuación conjunta de IA y una puntuación de enmascaramiento de IA. El punto de corte de AI Masking Score se definió por la mediana de los exámenes recopilados durante el período inicial del 1 de marzo al 24 de marzo de 2021. El punto de corte del AI Joint Score se definió por el percentil 92 de la población inicial. Las mujeres que cumplan con estos criterios serán invitadas al estudio y asignadas al azar a MRI o no MRI (estándar de atención).

Se utilizará un escáner de resonancia magnética Signa Premier 3T de GE Healthcare. El protocolo de resonancia magnética contendrá una secuencia de Dixon ponderada en T2 y una serie mejorada de contraste dinámico ponderada en T1, y seguirá siendo la misma durante el curso del estudio. Todos los exámenes de resonancia magnética serán evaluados por dos radiólogos, donde el segundo lector tendrá acceso a la evaluación del primer lector. En caso de desacuerdo, se llevará a cabo una discusión de consenso entre dos radiólogos. Los exámenes de resonancia magnética se evaluarán de acuerdo con BI-RADS y el seguimiento dependerá de la categoría de BI-RADS (Figura 2). Las mujeres con BI-RADS 1-2 no tendrán más diagnósticos y se les enviará una 'carta saludable'. Las mujeres con BI-RADS 3 a 5 serán recordadas para una segunda ecografía. Las mujeres con BI-RADS 4-5 se incluirán en el proceso regular por sospecha establecida de cáncer y se discutirán en una conferencia del equipo multidisciplinario. Para las mujeres con BI-RADS 3, el seguimiento se realizará dentro de la unidad de radiología mamaria.