Cost-effectiveness of immediate prioritisation of chest X-rays using artificial intelligence in lung cancer in England: the LungIMPACT study
Deze gezondheidseconomische analyse van de LungIMPACT-studie concludeert dat het gebruik van AI om borstfoto's voor longkanker in Engeland te prioriteren niet kosteneffectief is in vergelijking met AI-ondersteunde interpretatie alleen of de huidige praktijk, aangezien het de kosten verhoogt zonder de tijd tot diagnose te verkorten.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Stel je het menselijk lichaam voor als een bruisende stad, en binnen die stad probeert een stille, sluwe boef een zaak te beginnen: longkanker. Deze boef is verraderlijk omdat hij in de beginfase niet veel lawaai maakt. Hij schreeuwt niet om aandacht; hij fluistert slechts, wat misschien een klein hoestje of een beetje vermoeidheid veroorzaakt die mensen vaak negeren. Omdat hij zo stil is, wordt hij vaak pas betrapt nadat hij groot en sterk is geworden, wat het veel moeilijker maakt om hem te verslaan.
Om deze boef vroegtijdig te vangen, gebruiken artsen een speciale "röntgencamera" genaamd een borstfoto (CXR). Het is alsof je een snelle foto maakt van de skyline van de stad om te zien of er donkere wolken aan de horizon verschijnen. Elk jaar in Engeland sturen huisartsen (GPs) miljoenen van deze foto's naar de afdeling radiologie. Maar hier is het probleem: de afdeling radiologie is als een enorme, overvolle postkamer. Duizenden foto's arriveren elke dag, en de artsen die ze lezen (radiologen) moeten de stapel één voor één doorzoeken. Als er een gevaarlijke wolk midden in de stapel verstopt zit, kan deze gemist worden of vertraging oplopen terwijl de artsen eerst naar de onschuldige foto's kijken.
Onlangs hebben wetenschappers een digitale helper uitgevonden: Kunstmatige Intelligentie (AI). Denk aan deze AI als een supersnelle robotassistent die elke foto in een fractie van een seconde kan scannen. Zijn taak is om de "donkere wolken" (verdachte plekken) op te sporen en te roepen: "Hé! Kijk eerst naar deze!" Dit wordt "prioritering" genoemd. De grote vraag die iedereen wilde beantwoorden was: Als we deze robotassistent laten schreeuwen en de foto's naar de voorkant van de rij verplaatst, zal dat dan echt helpen om de boef sneller te vangen zonder dat het de gezondheidszorg een fortuin kost? Dit is het verhaal van de LungIMPACT-studie, die probeerde uit te zoeken of deze hightech sorteerhoed eigenlijk de prijs waard was.
Het Grote Sorteer-experiment
In Engeland werd een grootschalig experiment genaamd de LungIMPACT-studie gelanceerd om precies dit idee te testen. De onderzoekers verzamelden gegevens van bijna 87.000 patiënten die een borstfoto hadden laten maken na een bezoek aan hun huisarts. Ze verdeelden deze patiënten in twee groepen om te zien wat er gebeurde.
In de eerste groep stond de AI aan om zijn "schreeuw"-taak uit te voeren. De AI scande de röntgenfoto's en markeerde de foto's die verdacht leken, waarbij hij de menselijke artsen vertelde: "Prioriteer deze! Lees deze onmiddellijk!" In de tweede groep werd de AI ook gebruikt om de beelden te helpen lezen, maar kreeg de opdracht om stil te blijven. De AI schreeuwde niet en verplaatste geen foto's naar de voorkant van de rij; de artsen lazen de röntgenfoto's in de volgorde waarin ze binnenkwamen, met de hulp van de AI als een tweede mening.
Het doel was simpel: zien of de "schreeuwende" groep sneller een diagnose kreeg. Als de AI de tijd tussen het maken van de röntgenfoto en het vaststellen van de aanwezigheid van longkanker kon verkorten, zou dat een enorme overwinning voor patiënten zijn. Maar er was een addertje onder het gras. De onderzoekers moesten ook de centen tellen. Ze keken naar elke uitgegeven cent: de kosten van de röntgenfoto's, de CT-scans, de extra tests en zelfs de kosten voor het huren van de AI-software en de kosten voor het aansluiten ervan op de computersystemen van het ziekenhuis.
Het Verrassende Resultaat: De Robot Redde de Dag Niet
Na het analyseren van de cijfers kwam de studie tot een resultaat dat je misschien zal verrassen. De "schreeuwende" AI heeft de diagnose niet significant versneld.
Hier is de uitsplitsing van wat er gebeurde:
- Tijd: De tijd die nodig was om tot een diagnose te komen, was bijna hetzelfde in beide groepen. In de groep waar de AI de foto's prioriteit gaf door te schreeuwen, was de gemiddelde tijd tot een diagnose ongeveer 75 dagen. In de groep waar de AI alleen hielp bij het lezen zonder te schreeuwen, was dit ongeveer 77 dagen. Dat kleine verschil was niet genoeg om te zeggen dat de schreeuwende AI echt een verschil maakte.
- Geld: Omdat de AI-software geld kost voor licenties en geld kost voor de installatie in de computers van het ziekenhuis, kostte de "schreeuwende" groep de gezondheidszorg eigenlijk meer geld. De studie berekende dat het gebruik van de prioritering-functie ongeveer £1 per patiënt extra kostte vergeleken met het enkel gebruiken van de AI zonder de schreeuw-functie.
Wanneer de onderzoekers naar het grote plaatje voor heel Engeland keken, werd de wiskunde nog duidelijker. Als elke huisarts in Engeland (die ongeveer 2,2 miljoen röntgenfoto's per jaar aanvraagt) de AI zou gebruiken om röntgenfoto's te prioriteren, zou dit de NHS een extra £2,2 miljoen per jaar kosten, enkel om die kleine, bijna onbestaande tijdwinst te behalen. Als ze de AI-methode vergeleken met de oude manier van doen (geen AI gebruiken), zou de kostenstijging tussen de £16 miljoen en £35 miljoen per jaar liggen.
Waarom Werkt het Niet?
De onderzoekers suggereren dat het probleem niet de AI zelf was, maar waar de AI probeerde te helpen. Stel je een snelweg voor waar het verkeer vaststaat. Als je een helikopter hebt die de langzaamste auto's kan spotten en hen vertelt om naar de snelle rij te gaan, is dat geweldig. Maar als de hele snelweg verstopt zit omdat er niet genoeg rijstroken of genoeg politie is om de doorstroming te regelen, dan helpt het niet om één auto naar de voorkant te verplaatsen om de file op te lossen.
In het geval van de diagnose van longkanker vindt de "file" plaats ná de röntgenfoto. Zelfs als de AI de spannende röntgenfoto naar de voorkant van de rij verplaatst, moet de patiënt nog steeds wachten op een CT-scan, dan wachten op een specialist die de resultaten bekijkt, en dan wachten op een teamoverleg om een besluit over de behandeling te nemen. De studie vond dat de AI de knelpunten die plaatsvonden na het lezen van de röntgenfoto niet kon oplossen. Het systeem was al zo druk dat het verplaatsen van de röntgenfoto naar de voorkant het hele proces niet sneller maakte.
De Kern van het Verhaal
De studie concludeert dat het, voorlopig, geen goede besteding van geld is voor de gezondheidszorg om AI direct te gebruiken voor het prioriteren van borstfoto's. Het kost meer dan het bespaart, en het zorgt er niet voor dat patiënten sneller gediagnosticeerd worden.
De auteurs zijn zeer duidelijk over dit punt: ze zeggen niet dat AI voor altijd nutteloos is. Ze zeggen dat deze specifieke manier van het gebruiken ervan — schreeuwen om röntgenfoto's naar de voorkant van de rij te verplaatsen — niet goed genoeg werkt om de kosten te rechtvaardigen. In plaats van miljoenen uit te geven aan dit specifieke hulpmiddel, suggereert de studie dat de gezondheidszorg betere resultaten kan behalen door de andere delen van het proces aan te pakken, zoals het aannemen van meer personeel of het zorgen voor voldoende CT-scanners en artsen om de patiënten te behandelen zodien ze zijn gemarkeerd.
Kortom, de robotassistent probeerde een held te zijn door te roepen "Kijk eerst naar mij!", maar de rest van het team was te druk om te luisteren. Totdat het hele team samen sneller kan bewegen, zal alleen maar schreeuwen aan de voorkant van de rij het probleem niet oplossen.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.