Patiëntenonderzoek toont voorzichtige steun voor AI bij mammografiescreening

Patiëntenonderzoek toont voorzichtige steun voor AI bij mammografiescreening

Resultaten van een groot onderzoek onder een diverse patiëntenpopulatie brachten voorzichtige steun aan het licht voor de implementatie van kunstmatige intelligentie (AI) bij screeningmammografie, volgens een studie die vandaag is gepubliceerd inRadiologie: kanker in beeld brengeneen tijdschrift van de Radiological Society of North America (RSNA). De persoonlijke medische voorgeschiedenis en sociodemografische factoren beïnvloedden het vertrouwen van de respondent in AI.

Hoewel de diagnostische nauwkeurigheid van AI-systemen de afgelopen jaren dramatisch is verbeterd, vindt er om verschillende redenen nog steeds een wijdverbreide adoptie en acceptatie van deze technologie plaats, zoals:

Een perspectief dat vaak over het hoofd wordt gezien in het gesprek over de groei van AI in de radiologie is dat van de patiënt.

Het perspectief van de patiënt is van cruciaal belang omdat een succesvolle implementatie van AI in de medische beeldvorming afhankelijk is van het vertrouwen en de acceptatie van degenen die we willen dienen. Als patiënten aarzelend of sceptisch zijn over de rol van AI in hun zorg, kan dit van invloed zijn op de therapietrouw en daarmee op de algemene gezondheidsresultaten. “

Basak E. Dogan, MD,Studie auteurKlinisch hoogleraar radiologie en directeur van onderzoek naar borstbeeldvorming aan het Southwestern Medical Center van de Universiteit van Texas in Dallas

Dr. Om de meningen en zorgen van patiënten met betrekking tot het gebruik van AI bij screeningmammografie beter te begrijpen, ontwikkelden Dogan en collega's een enquête met 29 vragen voor alle patiënten die hun instelling bezochten voor een screeningsmammografie voor borstkanker. De optionele enquête was in 2023 beschikbaar voor een periode van zeven maanden.

Alle enquêtevragen waren gesloten en beoordeelden de kennis en perceptie van de deelnemers over AI. De enquête verkreeg demografische informatie naast klinische informatie die de geschiedenis van borstkanker van een respondent aan het licht bracht, b.v.

Van de 518 patiënten die de enquête hebben ingevuld, was de meest aangegeven ondersteuning voor het gebruik van AI naast de beoordeling door een radioloog, waarbij 71% van de respondenten de voorkeur gaf aan AI als tweede lezer. Dit ondanks zorgen over het verlies van face-to-face interactie met de radioloog, privacy, gebrek aan transparantie en vooringenomenheid. Minder dan 5% voelde zich op zijn gemak bij het gebruik van alleen AI en het interpreteren van hun screeningsmammografie.

Vanwege de grote en diverse patiëntenpopulatie ontdekte het onderzoek een verscheidenheid aan demografische factoren die de perceptie van patiënten beïnvloeden. Respondenten met meer dan een universitair diploma of meer zelfgerapporteerde kennis van AI hadden twee keer meer kans om de betrokkenheid van AI bij hun screeningsmammografie te accepteren.

Opvallend is dat Latijns-Amerikaanse en niet-Spaanse zwarte respondenten aanzienlijk meer zorgen rapporteerden over AI-vooroordelen en privacy, wat hoogstwaarschijnlijk resulteerde in een lagere acceptatie van AI onder deze patiëntengroepen.

“Deze resultaten suggereren dat demografische factoren een complexe rol spelen bij het vormgeven van het vertrouwen van patiënten en de perceptie van AI bij borstbeeldvorming,” voegde Dr. Dogan eraan toe.

Familie- en persoonlijke medische geschiedenis beïnvloedden ook de houding van patiënten ten opzichte van AI.

Ongeacht of een afwijking door AI of radiologen werd ontdekt, was de kans groter dat patiënten met een naast familielid met borstkanker om aanvullende beoordeling vroegen. Deze patiënten vertoonden echter een hoog vertrouwen in de AI- en radiologenbeoordelingen toen de mammografie weer zoals gebruikelijk was.

Daarentegen hadden patiënten met een abnormaal mammogram meer kans om diagnostische follow-up na te streven wanneer de AI en de beoordeling van radiologen tegenstrijdig waren. Dit was vooral het geval als het AI was die een afwijking signaleerde.

“Dit laat zien hoe persoonlijke medische geschiedenis het vertrouwen in AI en radiologen op verschillende manieren beïnvloedt en benadrukt de noodzaak van gepersonaliseerde AI-integratiestrategieën bij mammografiescreening”, aldus Dr. Dogan.

De onderzoekers merkten op dat naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, het belangrijk is om met patiënten in gesprek te blijven om hun veranderende opvattingen over AI-technologie in de gezondheidszorg te begrijpen.

“Ons onderzoek toont aan dat het vertrouwen in AI sterk geïndividualiseerd is en wordt beïnvloed door factoren zoals eerdere medische ervaringen, opleiding en raciale achtergrond”, aldus Dr. Dogan. “Het opnemen van patiëntperspectieven in AI-implementatiestrategieën zorgt ervoor dat deze technologieën de patiëntenzorg eerder verbeteren dan belemmeren, waardoor het vertrouwen en de naleving van beeldrapporten en aanbevelingen wordt bevorderd.”

Bronnen: