Studi di Denmark menunjukkan AI dalam mammografi dapat mengurangi beban kerja radiolog hingga 50% tanpa menurunkan akurasi deteksi kanker. Tiga skenario diperiksa, termasuk penggantian pembaca pertama dan kedua, serta penggunaan AI untuk triase. Temuan tersebut menunjukkan keperluan untuk evaluasi yang ketat dalam aplikasi klinis AI dan pendekatan integrasi yang hati-hati.
Dalam upaya modernisasi deteksi kanker payudara, penggunaan AI di mammografi dapat mengurangi beban kerja radiolog sambil mempertahankan akurasi deteksi kanker. Sebuah studi di Denmark menunjukkan bahwa AI dapat mengurangi beban kerja hingga hampir 50% tanpa menurunkan tingkat deteksi kanker.
Studi mencakup lebih dari 249.000 mammogram dan menguji tiga skenario integrasi AI, di mana dua radiolog menilai hasil secara mandiri. Temuan menunjukkan AI bisa menggantikan satu atau kedua pembaca dalam konteks tertentu, sehingga mengurangi beban kerja dan memperbaiki akurasi deteksi dalam beberapa skenario.
Dalam skenario penggantian pembaca kedua, meskipun ada penurunan tingkat sensitivitas, penggantian ini mengurangi beban kerja hampir 49%. AI juga efektif sebagai alat triase dengan menilai kasus risiko rendah dan tinggi secara mandiri, merujuk hanya kasus berisiko moderat untuk penilaian manusia dan mengurangi beban kerja sebesar 49,7%.
Meskipun hasilnya menjanjikan, media penyelidik seperti Abhinav Suri, MPH, mengingatkan pentingnya evaluasi performa AI di lingkungan klinis menggunakan dataset besar untuk menjamin efektivitasnya. Kesadaran tentang batasan studi dan kontekstualisasi hasil sangat penting dalam mempertimbangkan implementasi AI di bidang ini.
Peneliti juga mencatat perlunya pendekatan hibrida dalam mengganti pembaca manusia sepenuhnya, karena panduan nasional saat ini melarang hal tersebut. Pendekatan ini dapat membantu mengatasi kekurangan radiolog dan membantu memenuhi permintaan layanan skrining yang terus meningkat, sambil tetap memastikan perawatan pasien yang optimal.
Kesimpulannya, penggunaan AI dalam deteksi kanker payudara menunjukkan potensi besar untuk mengurangi beban kerja radiolog tanpa mengorbankan akurasi. Meski studi ini mengindikasikan bahwa AI bisa meningkatkan efisiensi skrining, penting untuk melakukan penelitian lebih lanjut untuk mengevaluasi dampak jangka panjang dari penerapan AI dalam praktik klinis. Integrasi yang hati-hati dan evaluasi berkelanjutan dalam konteks dunia nyata diperlukan untuk memaksimalkan manfaat dari teknologi ini.
Sumber Asli: www.rsna.org
