AI OCH AUTOMATISERING

Så upptäcks cancer med AI – svenska företaget först i världen

Bröstcentrum på Capio S:t Görans Sjukhus är först i världen att använda AI för att upptäcka cancer. Resultatet: kortare köer och färre återkallelser av friska kvinnor. ”Nu hittar vi fler cancrar än före studien”, säger överläkare och bröstradiolog Karin Dembrower till TN.

– Här har vi prinsen och härborta har vi kungen.

Karin Dembrower, presenterar sina kolleger i en av mammografiavdelningens många rum. Här sitter radiologerna Jonas Kierkegaard respektive Kjell Hågemo vid varsitt skrivbord. Mellan dem står en vägg med bildskärmar som visar svartvita ultraljudsbilder från en screening. Här sker den första tysta kampen mot bröstcancer.

– Den här är märkt 90. Det här är en cancer, visar Karin Dembrower på en av bilderna.

Hon pekar på ett smalt inringat område där det vita dominerar över det svarta. Kalkförändringar. Allt som når tröskelvärdet 53,4 och uppåt (på en skala 0–100) ska flaggas och undersökas vidare.

– Varje flaggning följs av en konsensusdiskussion där man fattar beslut om kvinnan ska återkallas för ytterligare upparbetning, säger Karin Dembrower.

I mammografiscreeningen genereras det vanligtvis fyra röntgenbilder per kvinna. De dubbelgranskas därefter av två oberoende bröstradiologer. Så här har rutinen sett ut i hela landet sedan mammografiprogrammet introducerades i slutet på 1980-talet. Men nu är Capio S:t Görans sjukhus det första bröstcentrat i världen att ersätta en av två radiologer med AI.

– Nu hittar vi fler cancrar än före studien. Vi återkallar färre falskt positiva. Dessutom blir köerna mycket kortare, säger Karin Dembrower.

Allt började 2017 då Karin Dembrower registrerades som doktorand för att forska parallellt med kliniskt arbete på sjukhuset. Hon var på många sätt fascinerad av bilder. Att studera biologisk vävnad i mikroskop och att analysera bilder på arbetsstationen. Men hon såg också ett behov att modernisera praktiken. Redan då insåg hon att AI kunde spela en nyckelroll.

– Mammografiprogrammet har varit jätteviktigt för att minska dödligheten i bröstcancer. Men under 36 år har det inte hänt mycket. Det frustrerade mig. Med den nya tekniken såg vi en chans att förnya oss och förfina bröstcancerscreeningen, säger Karin Dembrower.

Tillsammans med kollegor publicerade hon fyra delstudier som visade att en AI en-algoritm, kunde hitta fler cancrar och mer annorlunda cancrar än vad människor hittar. Det visade sig att AI:ns diagnosticering var likvärdig eller i vissa fall mer precis, än den hos en utbildad bröstradiolog.

Karin Dembrower såg stora möjligheter att vidareutveckla projektet på mottagningen. Hon vände sig till sina medarbetare och chefer på Capio S:t Görans sjukhus och de var positiva till idén. Det blev startskottet till studien ScreenTrust CAD som introducerades i april 2021. Valet av leverantör av algoritmen föll på det sydkoreanska företaget Lunit baserat på en studie som publicerades i JAMA Oncology 2020.

– Vi jämförde de tre stora algoritmerna med varandra och den från Lunit presterade helt klart bäst. Det är viktigt att algoritmen har förutsättningar att valideras i den miljö den kommer att verka i, säger hon.

Från forskning till praktik

Studien inkluderade 55 581 kvinnor i åldrarna 40–74 år och mynnade ut i att AI och en radiolog hittade fler cancrar och återkallade färre friska kvinnor. Resultaten var så lovande att Capio S:t Görans sjukhus gav grönt ljus till att implementera AI i den dagliga verksamheten.

– Vi kunde faktiskt använda AI-algoritmen i mellantiden mellan studien och implementeringen. Det tog oss runt 7–8 månader, men sedan juni 2023 har vi gått från forskning till klinisk praktik. Normalt kan implementeringar ta 17 år. En stor framgångsfaktor är att vi har en platt organisation där ledningen kan fatta snabba beslut och vi får testa nya idéer med god motivering, säger Karin Dembrower.

En annan påskyndande faktor var att Capio S:t Göran, som privat vårdgivare, inte behövde upphandla sina leverantörer, berättar hon.

– Det hade krävts mycket dokumentation. Det ska göras poängbedömningar, det ska lämnas in specifikationer och sättas pris. Det hade tagit onödigt lång tid för en algoritm som vi redan visste att vi ville ha, säger hon.

Hon medger att personalen på Capios bröstcentrum till en början var skeptiska när studien inleddes.

– Reaktionen var ungefär: ”Men Karin... vi har ju fullt upp som det är”. Sen började det rulla in fall där cancer upptäcktes och då var i stället reaktionen ”vilken tur att vi upptäckte det här fallet, annars hade vi riskerat att missa det”, säger hon.

”Vi insåg vilken tur det var att vi återkallade henne - annars hade vi missat hennes cancer på höger sida.”

I ett annat screeningrum visar Karin Dembrower exempel på när AI blivit en viktig pusselbit i arbetet.

– I det här fallet upptäckte AI:n ett misstänkt område så vi bestämde oss då att återkalla kvinnan för att upparbeta hennes bilder med fler specialbilder och ultraljud. Vi kom fram till att hon var frisk på vänster sida som vi återkallade henne för. Men som en rutinåtgärd gjorde vi även ultraljud på högra sidan. Då hittade vi cancer där i stället. Vi insåg vilken tur det var att vi återkallade henne – annars hade vi missat hennes cancer på höger sida, säger hon.

Hon visar ett annat fall där AI mer precist kan upptäcka områden som även en tränad radiolog har svårt att upptäcka.

– Den här är jätteintressant faktiskt. Det kommer in en kvinna från screeningen och när vi tittar på mammografibilderna ser vi att den här mikrokalken är misstänkt. Då återkallade vi kvinnan, tog prov på kalken och det visade sig att hon hade något som heter ”duktal cancer in situ grad 3 med nekros”. Därefter fick hon genomgå en magnetkameraundersökning och då visade det sig att hon hade ett mycket större tumörområde. Jag ser alltså något på skärmen, men det kanske inte är hela sanningen, säger Karin Dembrower.

Samtidigt vill hon understryka att AI fungerar som ett komplement till människan. AI:ns beslutsfattande bygger på algoritmer och matematiska processer medan människor arbetar utifrån en mer nyanserad och kreativ tankeprocess. I vissa fall är det bara AI som flaggar misstänkta områden, i andra fall är det bara människan, ibland sker också överlappningar. Men det är fortfarande människan som får sista ordet.

– AI kan flagga saker som inte är någonting alls. Den kan till exempel bara titta på aktuella bilder utan att ta hänsyn till att det har sett likadant ut på de bilderna de senaste 10 åren. Då kan vi besluta att kvinnan inte behöver återkallas, säger Kjell Hågemo.

Studien visar dock att AI har bidragit till att återkalla färre kvinnor, och det är i sig är en jättestor bedrift, berättar Karin Dembrower.

– Det är ofta ångestframkallande att bli återkallad för ytterligare provtagning. Det handlar trots allt om en potentiellt dödlig sjukdom. Vi möter kvinnor som gråter, som tar med sig anhöriga och som har planerat sin begravning. Sanningen är att det går bra för de flesta. Men om vi kan minska den psykologiska pressen vinner vi såklart väldigt mycket, säger hon.

Minskad kötid

Den effektiva AI-diagnostiken bidrar också till att kvinnorna kan bli friskförklarade eller utredda mycket fortare, vilket drastiskt har minskat kötiden. Samtidigt kostar det inget extra att bli undersökt av AI, berättar Karin Dembrower.

– Tidigare har vi jobbat många kvällar och helger för att vi behöver korta köerna. Nu kan en kvinna göra mammografi på måndag och få friskbrev på onsdag. Det har också blivit en taskshifting för oss radiologer. I stället för att trycka ”frist, frisk, frisk” kan vi nu fokusera mer på avancerad diagnostik vilket vi är utbildade för. Vi tittar på MR-undersökningar, vi gör MR-ledda biopsier, vi gör fler stereotaktiska biopsier. Det gör också att jobbet blir roligare, säger hon. Och hos oss har vi högt i tak och resonerar tillsammans om de flesta fallen.

Radiologen Kjell Hågemo fyller i:

– Tidigare, när det behövdes två radiologer, kunde det ta längre tid eftersom en av oss ofta var upptagen med annat. Men AI kan alltid vara där, AI blir aldrig trött. Det går så mycket fortare nu, säger Kjell Hågemo.

Användningen av AI i sjukhusmiljö väcker samtidigt många etiska frågor som dataintegritet, algoritmisk partiskhet, patientautonomi och sjukhusets ansvar.

Hur bekväm känner man sig för att lämna så här viktiga beslut till en robot?

– Det här är såklart något vi tar på stort allvar. Lunits algoritm används för sjukhusapplikationer och det här var något vi var väldigt noggranna med när vi valde dem. Denna AI-algoritm är tränad på divergenta dataset från olika länder. AI-algoritmen lagrar och delar aldrig patientinformation, säger hon och fortsätter:

– Vi vill ju såklart att kvinnorna ska känna förtroende för det här projektet. Det värsta som skulle kunna hända är att de struntar att gå på screeningen för att det verkar oseriöst. Men vill man inte gå på screening hos oss kan man alltid vända sig till andra bröstcentra. Man har rätt att screena sig var man vill i landet.

Än så länge har reaktionerna ändå varit positiva, berättar hon.

– Det har ju varit en del publicitet kring den här studien. Ibland händer det att någon ringer till oss och säger att ”jag gärna vill ha mina bilder bedömda av den där AI:n”, säger Karin Dembrower.

Att vara först på oprövad mark kan dock ha sina utmaningar.

– Vi behövde börja från ruta ett. Vi behövde till exempel gå igenom vår egen IT-avdelning för att säkerställa att vi har robusta IT-system. Sen behövde vi också gå igenom legala och etiska ramverk samt avtalet med företaget som tillhandahöll AI-algoritmen. Det var många regler i det här avtalet som var ganska kniviga. Till exempel om det skulle bli en process mellan oss och AI-företaget, då skulle den initialt ske i Singapore med amerikansk lagstiftning. Det kunde vi absolut inte gå med på. Vi är ett svenskt sjukhus. Till slut hittade vi en lösning via en internationell skiljedomstol i Stockholm, säger hon och avslutar:

– Nästa steg var att få grönt ljus från RCC Stockholm-Gotland. Det var en del diskussioner, men till slut fick vi okej från dem också.

Myndighet ser stor potential

Den omständliga processen väcker frågor om aktörer som reglerar vården i Sverige, till exempel Socialstyrelsen, tittar på möjligheter att förenkla framtida implementeringar av AI i vården.

Anders Berg, enhetschef vid Socialstyrelsen, tillstår att AI har stor potential att hjälpa sjukvård, socialtjänst och medicin, samtidigt som det finns vissa utmaningar kopplade till transparens, tillit och validering.

– En utmaning med AI kan till exempel vara att hantera de fördomar som redan finns i vården idag, och som därmed finns i den data som används för att träna AI. Detta kan få till effekt att ett AI-verktyg som används inte ger tillförlitliga resultat. Klinisk validering, att kontrollera att AI-lösningen är patientsäker, behöver därför genomföras systematiskt, säger han till TN.

Socialstyrelsen har inom ramen för ett regeringsuppdrag sammanställt material och kunskap i syfte att öka förståelsen för och användningen av AI inom socialtjänsten, tillsammans med myndigheten för digital förvaltning (Digg) och E-hälsomyndigheten. Under 2023 har även Läkemedelsverket publicerat en vägledning gällande användning av AI i sjukvården. I övrigt har Socialstyrelsen just nu inget annat uppdrag på området, förklarar Anders Berg.

– Men vi för en kontinuerlig dialog med regeringen om på vilket sätt Socialstyrelsen kan vara med och stödja hälso- och sjukvården, bland annat i viktiga utvecklingsfrågor, säger han.

Vill se riktlinjer

I takt med att AI-tekniken breder ut sig, efterfrågar Karin Dembrower att bland andra Socialstyrelsen sätter riktlinjer för hur man använder AI i vården.

– Jag har haft några presentationer hos dem, och de säger att de har tagit till sig av vår feedback och ska titta på framtida riktlinjer. Men myndigheterna är steget efter. Jag är övertygad om att det här är framtiden. AI bryter ny mark överallt och det är något vi måste förhålla oss till i hela samhället, säger hon.

När TN intervjuar Karin Dembrower har hon arbetat nio dagar i rad på Capio S:t Görans sjukhus och extra på andra mottagningar i landet. Under de här vistelserna blir hon tydligt påmind om AI:ns potential.

– Många känner till projektet och säger att de också vill införa det i sina avdelningar. Jag tror att det kan lindra den extrema bristen på bröstradiologer. Det finns totalt 71 bröstradiologer i landet och det krävs 55 till. Här på Capio S:t Göran har vi 10 så det är en stor andel. Men i resten av landet är det tuffare. Det är inte många som söker sig till bröstradiolog. I mitt fall är det mitt drömjobb!