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Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 55.581 mulheres em rastreio mamográfico populacional, a dupla leitura por um radiologista mais IA foi não inferior à dupla leitura padrão por dois radiologistas quanto ao cancro da mama detetado no rastreio em 3 meses.

N
55 581doentes
Desenho
Estudo prospetivo de não inferioridade com leitores emparelhados (não aleatorizado), Suécia
Desfecho
Cancro da mama detetado no rastreio nos 3 meses após a mamografia (margem de não inferioridade: redução relativa de 0,15)
Relevância
3Complementar — contexto, não conhecimento obrigatório.
ResultadoCancros detetados 261 (0,5 %) vs. 250 (0,4 %) (proporção relativa 1,04, IC de 95 % 1,00–1,09; não inferior). A IA isolada 246 vs. 250 (0,98, IC de 95 % 0,93–1,04) e a tripla leitura por dois radiologistas mais IA 269 vs. 250 (1,08, IC de 95 % 1,04–1,11) foram também não inferiores.
Dembrower K, et al. Lancet Digit Health. 2023;5(10):e703-e711. 10.1016/S2589-7500(23)00153-X
Discussão e crítica

Primeira evidência prospetiva de que a IA pode substituir um de dois radiologistas sem perder cancros — o modelo de leitura radiologista mais IA que o MASAI testou depois num desenho aleatorizado. O desenho com leitores emparelhados significa que cada mulher foi lida de ambas as formas, pelo que não há aleatorização; um único hospital, financiamento parcialmente industrial e um desfecho limitado ao cancro detetado no rastreio aos 3 meses — os cancros de intervalo e o sobrediagnóstico não foram medidos.