Sztuczna inteligencja daje nową nadzieję na badania przesiewowe w kierunku raka płuc

Dwa duże badania – NLST w USA (2011) i Nelson w Europie (2020) – wykazały, że badania przesiewowe u nałogowych palaczy mogą zmniejszyć śmiertelność z powodu raka płuc o co najmniej 20%.

(Zdjęcie ilustracyjne. Źródło: Getty Images)

Co roku na raka płuc umiera we Francji ponad 30 000 osób, a wykrywa się prawie 50 000 nowych przypadków.

Niepokojące jest to, że ponad połowa przypadków jest diagnozowana w późnym stadium, kiedy szanse na wyleczenie są bardzo małe, podczas gdy wczesne wykrycie choroby pozwala na wyleczenie 80% pacjentów dzięki zabiegowi chirurgicznemu polegającemu na usunięciu płata lub segmentu płuca.

Oczekuje się, że sztuczna inteligencja (AI) pomoże zmienić tę sytuację poprzez promowanie programów badań przesiewowych na szeroką skalę.

Obecnie standardem leczenia jest tomografia komputerowa klatki piersiowej o niskiej dawce promieniowania, która nie wymaga stosowania środków kontrastowych, jest mniej ryzykowna i dokładniejsza niż konwencjonalne zdjęcia rentgenowskie.

Dwa duże badania – NLST w USA (2011) i Nelson w Europie (2020) – wykazały, że badania przesiewowe u nałogowych palaczy mogą zmniejszyć śmiertelność z powodu raka płuc o co najmniej 20%.

Jednak powszechne badania przesiewowe niosą ze sobą ryzyko przediagnozowania i wyników fałszywie dodatnich, co może skutkować koniecznością przeprowadzania u pacjentów niepotrzebnych biopsji lub nawet operacji.

Profesor Marie-Pierre Revel, kierownik oddziału radiologii w szpitalu Cochin, powiedziała, że ​​problem wyników fałszywie dodatnich stał się poważniejszy wraz z przejściem od badań na małą skalę do badań przesiewowych na dużą skalę. Pani Revel podkreśliła potrzebę minimalizacji ryzyka dla ponad 98% osób, u których wykonano tomografię komputerową klatki piersiowej i u których nie stwierdzono żadnych zmian złośliwych.

Postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji otwierają nowe możliwości. Firmy technologiczne wykorzystały ogromną bazę danych obrazów z badania NLST – miliony skanów i milion guzków u 200 000 pacjentów – do trenowania algorytmów identyfikujących guzki złośliwe.

Francuska firma Median opracowała rozwiązanie „Eyonis LCS” oparte na tej platformie danych i udowodniła, że ​​pomaga ono radiologom w stawianiu trafniejszych diagnoz. Firma spodziewa się uzyskać aprobatę FDA i certyfikat CE (potwierdzający zgodność produktu z prawem Unii Europejskiej) do 2026 roku.

Optellum jako pierwszy na rynku uzyskał w 2021 roku zatwierdzenie FDA dla oprogramowania „Virtual Nodule Clinic”. Od 2023 roku za analizę AI Stany Zjednoczone będą płacić do 650 USD za godzinę, co uznaje się za dowód zaufania systemu opieki zdrowotnej do roli sztucznej inteligencji w redukcji kosztów i liczby zgonów z powodu raka płuc.

Stany Zjednoczone rozszerzyły cele badań przesiewowych od 2021 roku i jeszcze bardziej złagodziły kryteria w 2023 roku, zwiększając liczbę osób uprawnionych do badań do 19 milionów. Jednak rzeczywisty wskaźnik uczestnictwa nadal wynosi poniżej 20%. Tymczasem w Europie w 2023 roku uruchomiono program Solace, aby zbadać, jak dotrzeć do grup wysokiego ryzyka, ale trudno dostępnych, takich jak kobiety, osoby o niskich dochodach i mniejszości etniczne.

Według profesora Revela, Europa jest ostrożna, ale nie powolna. Wcześniej sztuczna inteligencja nie była wystarczająco niezawodna, dawała wiele fałszywych wyników, a strategia badań przesiewowych była niejasna; ale teraz technologia ta jest gotowa do wdrożenia. Chorwacja objęła prowadzenie w 2020 roku, a następnie Polska, Czechy, Wielka Brytania (od października ubiegłego roku) i Niemcy (od kwietnia 2026 roku).

We Francji Narodowy Instytut Onkologii (INCa) prowadzi program pilotażowy o nazwie Impulsion, mający na celu określenie odpowiedniego procesu badań przesiewowych przed jego wdrożeniem w całym kraju. Program oceni, czy negatywne diagnozy postawione przez radiologów wspomaganych sztuczną inteligencją wymagają analizy przez drugiego eksperta. INCa chce „ponownie przetestować” sztuczną inteligencję, zanim zostanie ona powszechnie wdrożona.

Profesor Revel stwierdził, że sztuczna inteligencja nadaje się jedynie do pełnienia roli drugiego radiologa i nie może zastąpić radiologów, ponieważ nadal nie jest w stanie wykryć niektórych rodzajów nowotworów.

Badanie Impulsion ma rozpocząć się w 2026 roku. Początkowo przebadanych zostanie 20 000 pacjentów, a następnie ponownie w pierwszym i trzecim roku. Ostateczne wyniki będą dostępne dopiero pod koniec 2029 roku, co oznacza, że ​​wdrożenie badań przesiewowych na szeroką skalę we Francji może ulec dalszemu opóźnieniu.

Równocześnie, dane z badania Cascade dotyczącego badań przesiewowych w kierunku raka płuc u kobiet zostaną wykorzystane do porównania istniejących rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI), w tym „aView LCS” koreańskiej firmy z branży opieki zdrowotnej Core:Line, który został wybrany przez Niemcy i Francję ze względu na dodatkową zdolność wykrywania zwapnienia tętnic wieńcowych. Eksperci proponują utworzenie projektu Solace2 w celu ujednolicenia minimalnych i optymalnych kryteriów skuteczności badań przesiewowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) w Europie.

Niezależnie od wybranej opcji, eksperci podkreślają, że badaniom przesiewowym musi towarzyszyć program wsparcia w rzucaniu palenia, ponieważ 80% przypadków raka płuc ma swoje źródło w nałogu tytoniowym. W dłuższej perspektywie walka z tytoniem pozostaje najważniejszym fundamentem redukcji zachorowalności i śmiertelności z powodu raka płuc.

(TTXVN/Wietnam+)

Źródło: https://www.vietnamplus.vn/tri-tue-nhan-tao-mo-ra-ky-vong-moi-cho-sang-loc-ung-thu-phoi-post1076931.vnp