Screening med AI-stödd mammografi leder till att det blir färre bröstcancerdiagnoser i intervallet mellan två mammografiundersökningar. Detta gör att färre aggressiva cancerfall utvecklas. Det visar resultat från studien ”The Mammography screening with artificial intelligence trial” (MASAI) som nyligen publicerades i brittiska Lancet.
Sedan 2021 har den Skånebaserade forskargruppen följt nästan 106 000 kvinnor i den första prospektiva randomiserade kontrollerade studien där AI:s förmåga att förbättra bröstcancerscreening utvärderats.
Kvinnorna var indelade in i två grupper där ena gruppens bilder granskades med AI-stöd, medan kontrollgruppens bilder genomgick en traditionell granskning av två radiologer. Redan 2023 kunde MASAI-studien i sina första resultat redovisa att AI-stödd granskning var ett säkert alternativ till dubbelgranskning.
– Trots att vi minskade arbetsbördan för radiologerna med nästan hälften ledde det inte till färre upptäckta cancerfall, utan 29 procent fler, säger Kristina Lång, forskare och docent i diagnostisk radiologi vid Lunds universitet, till Läkemedelsvärlden.
Kristina Lång är också och överläkare vid Unilabs mammografi i Malmö och den som lett studien.
Intervallcancer ofta aggressiv
Ytterligare en analys från 2025 visade att även om AI-stödd granskning hittade fler cancerfall, så ökade inte antalet falska positiva fall. Kvinnor blev inte i onödan återkallade för ytterligare undersökningar. Det rörde sig om endast sju fler kvinnor i den AI-stödda gruppen där 53 000 personer ingick.
En förbättring som nu två år efter den första screeningen resulterat i att antalet fall av intervallcancer, MASAI studiens primära effektmått, minskat med 12 procent i den grupp vars bilder granskats med AI-stöd.
Intervallcancer är bröstcancer som utvecklats mellan två ordinarie mammografiundersökningar och där kvinnan fått friskbesked vid det första screeningtillfället. En cancer som ofta upptäcks av kvinnan själv och som kan vara snabbväxande, mer invasiv och därmed dödligare. Resultaten visade också färre fall av den mest aggressiva formen av intervallcancer.
– Det går inte att bara att fokusera på att hitta flera cancerfall, för det är inte säkert att det leder till bättre patientutfall, man måste hitta rätt typ av cancer i ett tidigare skede vilket återspeglas i färre antal intervallcancrar. Då intervallcancer ofta är aggressiv är den ett bra surrogatmått för effekten på bröstcancerdödlighet, säger Kristina Lång.
AI kompletterar radiologerna
AI-stödd screening innebär att AI-programmet med hjälp av förinställda logaritmer genomför den första granskningen av röntgenbilderna och då gör en riskbedömning. Bilder som AI klassar som lågrisk för cancer granskas av endast en radiolog. Högriskbilder granskas av två. Programmet kan även markera misstänkta fynd i bilden. Överbelastade röntgenläkare får därför tid att lägga fokus på rätt granskning.
I regioner som Norrbotten, Värmland, Uppsala, Östergötland och på S:t Görans sjukhus i Stockholm har AI-stödd bröstcancerscreening redan införts som standard. Implementering är på gång även på flera andra håll. Internationellt är rekommendationer om dess användning på gång.
Hittar bröstcancer tidigare
Men AI-programmen kommer med en stor kostnad.
– Att bara spara tid åt radiologen gör inte AI-programmet kostnadseffektivt, men om vi kan hitta fler cancerfall i ett tidigare skede och spara behandlingskostnader så blir det sannolikt kostnadseffektivt, säger Kristina Lång.
Hon pekar även på en norsk studie där man kommit fram till att om intervallcancrarna minskar med fem procent så kan AI-stödd screening vara kostnadseffektivt. MASAI har redovisat en tolvprocentig minskning.
– Hittills pekar alla mått som använts i MASAI-studien på att ett AI-stött screeningprogram är mer effektivt än ett traditionellt, det handlar inte bara om minskad arbetsbörda för radiologer utan att också hitta cancer i ett tidigare skede.
