KI halverer radiologenes bildevurdering – men økt tilbakekalling kan spise opp hele gevinsten

Det viser en ny studie publisert i European Radiology, basert på data fra alle de 16 brystsentrene i Mammografiprogrammet i 2024.

Forskerne har beregnet hvor mye radiologtid som faktisk kan spares dersom én av de to radiologene som i dag dobbeltleser alle screeningbilder, erstattes med kunstig intelligens (KI).

Svaret: Om lag 3,3 årsverk.

Halverer bilde-lesingen – men bare 4,5 prosent av total arbeidstid

I 2024 ble det gjennomført rundt 247.000 mammografiundersøkelser i Norge. 95 radiologer var involvert i arbeidet, tilsvarende 70,7 årsverk.

Av disse gikk 6,5 årsverk til selve primærlesingen av screeningbildene. Hvis KI erstatter én av de to leserne, kan denne delen halveres til 3,3 årsverk. For det største brystsentret betyr det en reduksjon på rundt en tredel av ett årsverk

Men primærlesingen er bare én av flere oppgaver ved brystsentrene.

– Utfordringen er likevel at vurdering av screeningbildene bare utgjør en liten del av det totale arbeidet legene gjør ved brystsentrene, sier prosjektleder og leder for Mammografiprogrammet, Solveig Hofvind ved Kreftregisteret, FHI. Hun er også en av studiens forfattere, sammen med radiolog og overlege Tone Hovda og seniorrådgiver, MSc Åsne S. Holen.

I tillegg til primærvurdering av bildene bruker radiologene ved brystsentrene mye tid på konsensusmøter og vurdering av kvinner som må inn til tilleggsundersøkelser. De vurderer også henvisninger fra fastleger, følger opp kvinner som er henvist med symptomer og gjennomfører kontroller av pasienter som tidligere har hatt brystkreft – oppgaver som samlet utgjør en betydelig del av arbeidsmengden.

Ifølge studien vil andelen av total arbeidstid brukt på screeninglesing reduseres fra 9 prosent til 4,5 prosent. Når man inkluderer konsensusmøter og tilleggsundersøkelser, vil screeningrelatert arbeid fortsatt utgjøre mellom 19 og 22 prosent av radiologenes totale arbeidsmengde.

– Gevinsten ved å innføre KI ligger derfor hovedsakelig i kvaliteten på screeningprogrammet, ikke i store tidsinnsparinger for sykehusene, sier Hofvind.

En liten økning kan spise opp hele gevinsten

Kanskje det mest oppsiktsvekkende funnet i studien er hvor sårbar tidsgevinsten er.

I dag blir 3,2 prosent av kvinnene kalt inn til videre undersøkelser etter screening. Dersom denne andelen øker til 5,5 prosent – noe forskerne omtaler som en realistisk endring ved innføring av ny teknologi – vil arbeidsmengden knyttet til screening øke fra 15,8 til 20,3 årsverk.

Det er mer enn det som spares ved å erstatte én radiolog med KI.

– Dette viser at eventuelle tidsgevinster for legene raskt kan forsvinne dersom KI fører til flere tilbakekallinger, sier Hofvind.

Hun understreker at beregningene bygger på forutsetninger, og at det i en innføringsfase kan bli noe økt tidsbruk før rutiner og samhandling fungerer optimalt.

Trolig et optimistisk anslag

Forskerne har også lagt inn sikkerhetsmarginer i beregningene.

Faktisk målt lesetid per bilde var i gjennomsnitt 41 sekunder (median 25 sekunder). Likevel har de brukt ett minutt per lesing i sine estimater for å unngå å undervurdere tidsbruken.

Det betyr at 3,3 innsparte årsverk trolig er et optimistisk anslag.

Totalt ble det estimert at radiologene brukte om lag 16 av de 71 årsverkene på screeningrelatert arbeid i 2024 – inkludert bildegranskning, konsensus og tilleggsundersøkelser.

Kostnader og kompetanse må vurderes nøye

Studien inneholder ingen full kostnadseffektanalyse. Forfatterne peker selv på at lisensutgifter, IT-integrasjon, maskinvare, lokal validering og kvalitetskontroll kan innebære betydelige kostnader.

– Innføring av KI i mammografiscreening må vurderes grundig og følges nøye i praksis, understreker Hofvind.

Hun peker også på et annet moment:

– Vi må sikre at kompetansen til legene i å vurdere screeningbilder blir opprettholdt og videreutviklet. Vi er helt avhengige av høy faglig ekspertise også i fremtiden. De nye legene må få nok erfaring og lære å bruke KI på en konstruktiv og god måte.

Løser ikke radiologmangelen 

Bakgrunnen for studien er den vedvarende mangelen på bryst-radiologer i Norge og Europa.

Men konklusjonen er tydelig: KI kan bidra, men vil ikke alene løse bemanningsutfordringene ved brystsentrene.

I et system der store deler av arbeidsbelastningen ligger i konsensusmøter, oppfølging og tilleggsundersøkelser, er det begrenset hvor mye som kan effektiviseres ved å redusere selve bilde-lesingen.