Wyobraź sobie, że idziesz na rutynową mammografię, a nad Twoim zdrowiem czuwa nie tylko lekarz, ale i sztuczna inteligencja, która dyskretnie podpowiada radiologowi, gdzie szukać kłopotów. Szwedzki eksperyment z udziałem ponad stu tysięcy kobiet udowodnił, że to nie wizja z filmów science-fiction – to realna, mierzalna poprawa w wykrywaniu raka piersi, która dzieje się tu i teraz.

Jak wyglądało badanie MASAI?

Zespół pod kierownictwem dr Kristiny Lång z Uniwersytetu w Lund w Szwecji przeprowadził największy jak dotąd randomizowany test sztucznej inteligencji w badaniach przesiewowych raka piersi. Między kwietniem 2021 a grudniem 2022 roku losowo przydzielono 105 934 kobiety – mediana wieku wyniosła 54 lata – do dwóch grup: jednej wspieranej przez AI oraz drugiej, gdzie stosowano tradycyjny podwójny odczyt przez dwóch radiologów. To badanie populacyjne, prowadzone metodą ślepej próby dla uczestniczek, skupiło się na tzw. rakach interwałowych, czyli nowotworach wykrytych między kolejnymi badaniami przesiewowymi lub w ciągu dwóch lat po ostatnim teście.

System AI trenowano na potężnym zbiorze ponad 200 tysięcy mammogramów pochodzących z kilkunastu krajów, co dało algorytmom solidne podstawy do triażu – czyli sortowania badań na grupy niskiego i wysokiego ryzyka. Przypadki o niskim ryzyku trafiały do pojedynczego odczytu przez lekarza, natomiast te o wysokim do standardowego podwójnego sprawdzenia, przy czym system dodatkowo zaznaczał podejrzane obszary na obrazie. Całe badanie zostało opublikowane w prestiżowym czasopiśmie The Lancet i zarejestrowane pod numerem NCT04838756.

Taka struktura testu pozwoliła naukowcom sprawdzić nie tylko samą skuteczność wykrywania, ale i bezpieczeństwo całego procesu – przyjęto margines błędu (non-inferiority) na poziomie 20 procent dla raków interwałowych, by mieć pewność, że technologia nie przeoczy niczego istotnego.

Liczby, które robią wrażenie

W grupie korzystającej ze wsparcia AI liczba raków interwałowych wyniosła 1,55 na tysiąc kobiet, podczas gdy w grupie kontrolnej było to 1,76 – oznacza to spadek o 12 procent i potwierdza, że system jest bezpieczny. Czułość badań przesiewowych wzrosła do poziomu 80,5 procent z dotychczasowych 73,8 procent, przy zachowaniu niemal identycznej swoistości na poziomie 98,5 procent. Co najważniejsze, aż 81 procent nowotworów w grupie z AI wykryto już na etapie samego badania, w porównaniu do 74 procent w standardowym modelu opieki.

Jeśli spojrzymy na dane opisowe, wyniki wyglądają jeszcze lepiej: odnotowano o 27 procent mniej agresywnych podtypów nowotworów typu nie-luminal A (43 vs 59 przypadków) oraz o 21 procent mniej zaawansowanych stadiów T2+ i form inwazyjnych. Te różnice jasno sugerują, że sztuczna inteligencja nie tylko nie gubi zmian nowotworowych, ale pozwala wyłapać te najgroźniejsze przypadki znacznie wcześniej, niż zrobiłoby to ludzkie oko.

Podsumujmy kluczowe metryki w punktach, aby obraz sytuacji był klarowny:

  • Rak interwałowy: 1,55/1000 (AI) vs 1,76/1000 (grupa kontrolna)
  • Czułość diagnostyczna: 80,5% vs 73,8%
  • Wykrywalność podczas screeningu: 81% vs 74%
  • Redukcja agresywnych zmian: -27% przypadków nie-luminal A

Jak AI zmienia pracę radiologów?

Warto podkreślić, że system nie wyrzuca ludzi z procesu decyzyjnego – wciąż niezbędny jest co najmniej jeden radiolog, który podejmuje ostateczną decyzję. AI pełni rolę inteligentnego asystenta, który triażuje badania, co pozwala zmniejszyć obciążenie lekarzy odczytami o 44 procent. W praktyce oznacza to oszczędność setek tysięcy roboczogodzin przy wdrożeniu na dużą skalę. Przypadki wysokiego ryzyka otrzymują priorytetowy, podwójny odczyt z podświetleniem podejrzanych miejsc, natomiast te o niskim ryzyku wymagają tylko jednej weryfikacji.

W badaniu przeprowadzonym w Malmö i okolicznych miejscowościach takie podejście pozwoliło na znacznie efektywniejsze wykorzystanie czasu deficytowych specjalistów. Dr Lång zaznacza, że szerokie wdrożenie tej technologii mogłoby realnie złagodzić presję kadrową w służbie zdrowia, choć wymaga to ciągłego monitoringu, ponieważ dane z jednego ośrodka badawczego to dopiero początek drogi.

Można tu dostrzec pewną ironię: technologia AI, która w popkulturze kojarzy się z automatyzacją i zabieraniem etatów, w tym przypadku po prostu odciążyła przemęczonych lekarzy. Dzięki temu specjaliści mogą skupić się na najbardziej skomplikowanych przypadkach, zamiast tracić energię na rutynowe przeglądanie tysięcy zdrowych tkanek.

Ostrzeżenia od ekspertów

Dr Sowmiya Moorthie z organizacji Cancer Research UK chwali uzyskaną efektywność, ale jednocześnie przypomina o ryzyku przeoczeń – wyniki z jednego ośrodka wymagają potwierdzenia w szerszych testach, by mieć pewność, że faktycznie przekładają się na ratowanie życia. Z kolei Simon Vincent z Breast Cancer Now dostrzega ogromny potencjał we wczesnym wykrywaniu, co radykalnie poprawia rokowania pacjentek. Wskazuje on również na brytyjskie programy pilotażowe w ramach NHS, które przypominają testy algorytmów przy raku płuc, o których pisaliśmy już na łamach DigiCat.

Badacze z Sydney, Luke Marinovich oraz Nehmat Houssami, tonują jednak nastroje i ostrzegają przed zbyt optymistyczną interpretacją wyników – trial nie był zaprojektowany tak, by jednoznacznie dowieść wyższości AI nad człowiekiem. Zwracają uwagę, że inne protokoły odczytu czy praca z mniej doświadczonymi radiologami mogą przynieść odmienne efekty. Konieczne są teraz szczegółowe analizy kosztów i efektywności oraz długoterminowe obserwacje pacjentek.

Jakie są ograniczenia tego badania? Przede wszystkim fakt, że prowadzono je w pojedynczym centrum, wykorzystując tylko jeden konkretny model AI i jeden typ urządzenia mammograficznego – a jak wiemy, realny świat bywa znacznie bardziej chaotyczny niż sterylne warunki kliniczne.

Co to znaczy dla screeningów w przyszłości?

Rak piersi to globalne wyzwanie – rocznie diagnozuje się ponad 2 miliony przypadków, a choroba ta pozostaje główną przyczyną zgonów kobiet w wieku 35-50 lat. Wyniki badania MASAI sugerują, że sztuczna inteligencja może stać się nowym standardem, poprawiając wykrywalność bez generowania lawiny fałszywych alarmów. W Szwecji technologia ta jest już wdrażana w regionalnych programach zdrowotnych, a brytyjski NHS intensywnie testuje podobne rozwiązania, o czym wspominaliśmy w kontekście projektów takich jak ChatGPT Health.

Dr Lång stawia sprawę jasno: do wdrożenia należy podchodzić ostrożnie, korzystając wyłącznie ze sprawdzonych narzędzi i pod ścisłym nadzorem, ponieważ efekty mogą różnić się w zależności od regionu. To milowy krok ku wydajniejszym programom profilaktycznym, w których AI wspiera, a nie zastępuje człowieka – w końcu nikt z nas nie chce, by ostateczną decyzję o zdrowiu podejmowała maszyna działająca w trybie autonomicznym.

W dobie gigantycznych braków kadrowych w medycynie, radiolodzy właśnie dostali potężnego asa w rękawie. Niech jednak nikt nie łudzi się, że AI załatwi całą czarną robotę za przysłowiową kawę – to wciąż tylko (i aż) narzędzie w rękach eksperta.

Źródła: The Guardian (https://www.theguardian.com/science/2026/jan/29/ai-use-in-breast-cancer-screening-cuts-rate-of-later-diagnosis-by-12-study-finds), The Lancet (https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)02464-X/fulltext), MedPage Today (https://www.medpagetoday.com/radiology/diagnosticradiology/119650), EurekAlert, Bloomberg