Äggstockscancer är en av de vanligaste cancerformerna bland kvinnor och ofta svår att upptäcka i ett tidigt skede, vilket leder till många tragiska fall som diagnostiseras först när sjukdomen har avancerat. Ultraljudsundersökning av en expert inom gynekologiskt ultraljud anses vara den mest tillförlitliga metoden, men bristen på erfarna ultraljudsexperter både i Sverige och globalt är alarmerande. Denna brist resulterar ofta i onödiga ingrepp och fördröjda cancerdiagnoser som kan kosta liv.

Nu kommer artificiell intelligens (AI) in i bilden och visar lovande resultat i att diagnostisera äggstockscancer utifrån ultraljudsbilder. En ny studie utförd vid Karolinska institutet har undersökt möjligheterna att använda AI-modeller för att förbättra diagnostiken av äggstockstumörer. Genom att analysera en omfattande databas med 17 119 ultraljudsbilder från 3 652 patienter, insamlade från 20 sjukhus i 8 länder, kan forskarna nu presentera imponerande resultat.

AI-modellerna uppnådde en genomsnittlig träffsäkerhet på 86,3 %, vilket är betydligt högre än expertundersökarnas 82,6 % och de mindre erfarna undersökarnas 77,7 %. Dessa siffror visar på AI:s enorma potential inom medicinsk bildanalys. Dessutom minskade AI-stödet behovet av remisser till experter med hela 63 %, vilket kan avlasta vårdsystemet kraftigt och förbättra patientvården. Andelen felaktiga diagnoser minskade också med 18 %, något som kan göra stor skillnad för många patienter.

Forskarna betonar att AI-modellerna har en fantastisk förmåga att generalisera över olika system och patientgrupper, vilket gör dem särskilt värdefulla i områden där det råder brist på experter. För att ytterligare utvärdera säkerheten och användbarheten av AI-stödet i klinisk vardag genomförs nu prospektiva kliniska studier på Södersjukhuset. Framtida forskning planerar även en randomiserad multicenterstudie för att granska AI:s inverkan på patienthantering och sjukvårdskostnader.

Sammanfattningsvis ger denna studie starkt stöd för användning av AI i diagnostik av äggstockscancer och pekar på dess potential att både förbättra diagnostisk träffsäkerhet och effektivisera resursanvändningen i vården. Med tanke på de globala utmaningarna med tillgång till experter kan AI-teknologi vara ett värdefullt komplement. Men det är avgörande att fortsatta studier genomförs för att bekräfta dessa lovande resultat och säkerställa att AI-modellerna kan implementeras på ett sätt som är både säkert och effektivt för patienter i olika vårdsystem.

Är du redo att låta AI förändra cancerdiagnostik? Håll ögonen öppna för de kommande resultaten som kan rädda liv!