Giriş
Prostat kanseri, 118 ülke genelinde erkeklerde en sık tanı alan kanserdir ve dünya çapındaki kanserlerin %14’ünden fazlasını oluşturmaktadır.¹ Birçok çalışma, manyetik rezonans görüntüleme (MRI) hedefli biyopsilerin klinik olarak anlamlı prostat kanserinin (csPCa) saptanmasını artırırken gereksiz biyopsileri ve önemsiz prostat kanseri saptanmasını azalttığını göstermiştir; bu durum klinik uygulamada prostat MRI’nın yaygın olarak benimsenmesine yol açmıştır.²–⁵ Prostat MRI raporlamasını standartlaştırmak amacıyla Prostat Görüntüleme Raporlama ve Veri Sistemi (PI-RADS) geliştirilmiştir;⁶ bu sistem okuyuculara csPCa tanısı için 5 puanlı bir Likert ölçeği sunar. Bu ilerlemelere rağmen, MRI kullanılarak csPCa tanısı koymada zorluklar devam etmekte, okuyucular arası yorumlar değişkenlik göstermekte ve yüksek tecrübe gerektirmektedir.⁷–⁹ Bu arada, dünya çapında prostat MRI talebi her geçen gün artarak devam etmektedir.¹⁰
Yapılan çalışmalar , MRI destekli csPCa tanısında yapay zekânın (YZ) potansiyelini ortaya koymuştur.¹¹–¹³ YZ destekli iş akışlarının entegrasyonu, okuyucuların verimliliğini artırabilir ve değişkenliği azaltarak csPCa tanılarındaki doğruluğu artırabilir.¹⁰,¹⁴ Klinik karar verme sürecinin yüksek riskleri göz önünde bulundurularak, radyologların prostat MRG’yi değerlendirirken yapay zekâ tarafından üretilen sonuçlara eşzamanlı olarak erişebildiği iş akışları araştırılmıştır.Çeşitli çalışmalar, yapay zekânın tanısal performansı artırabileceğini, radyologlar arası değişkenliği azaltabileceğini ve özellikle deneyimi az olan radyologlarda doğru tanı oranını yükseltebileceğini göstermiştir.¹⁵–¹⁹ Ancak bu çalışmaların çoğu küçük veri setleri ve sınırlı sayıda radyolog ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, yapay zekâ algoritmalarının kalitesi genellikle büyük ölçekli doğrulama çalışmalarıyla değerlendirilmediğinden, etkinliklerine dair kanıtlar sınırlı kalmaktadır.²⁰
Prostat Görüntüleme-Kanser YZ (PI-CAI) çalışması, csPCa tanısı için geliştirilen bir prostat yapay zekâ sisteminin, geniş ölçekli bir tasarımda çok sayıda radyologdan daha iyi performans gösterdiğini ortaya koyan uluslararası bir doğrulama çalışmasıdır.Bu temele dayanarak, uluslararası gözlemsel bir çalışma yürüttük ve yüksek performanslı YZ sistemi desteğinin, YZ desteği olmaksızın yapılan radyolog değerlendirmelerine kıyasla csPCa tanısını anlamlı ölçüde iyileştireceği hipotezini ortaya koyduk. İkincil hedef olarak, YZ desteğinin uzman olmayan radyologlara uzmanlara kıyasla daha fazla tanısal fayda sağlayıp sağlamadığını ve farklı çalışma koşullarında tanısal performansı analiz ettik
Yöntemler
Bu tanısal çalışma Mart–Temmuz 2024 arasında yürütüldü ve uluslararası PI-CAI Konsorsiyumu içinde 10.207 MRI incelemesi kullanılarak derlenen ve geliştirilen YZ sistemi ile retrospektif olarak toplanmış prostat MRI incelemelerini içerdi.²¹ Katkıda bulunan her merkezdeki etik kurullar, retrospektif çalışma tasarımı nedeniyle görüntü verilerinin retrospektif ve anonim yeniden kullanımını onayladı. Tanısal Doğruluk Raporlaması Standartları (STARD) raporlama kılavuzu izlendi. Bu çalışma için, 2015 ile 2021 arasında elde edilen ve 4 Avrupa merkezinden (Radboud University Medical Center [RUMC]; Ziekenhuisgroep Twente [ZGT]; Prostaat Centrum Noord-Nederland [PCNN]; ve St Olavs Hospital, Trondheim University Hospital [STOH]) gelen PI-CAI kohortundaki prostat MRI incelemeleri dâhil edildi (Ek 1’de eŞekil 1’deki CONSORT diyagramına bakınız). Yüksek prostat spesifik antijen (PSA) düzeyi ≥3 ng/mL (mikrogram/litreye çevirmek için 1,0 ile çarpınız) ve/veya anormal dijital rektal muayene bulguları nedeniyle prostat kanserinden şüphelenilen ve takiben prostat MRI incelemesi yapılan erkekler çalışmaya dâhil edildi. Prostatta önceki csPCa bulguları, prostat tedavisi alanlar veya ciddi görüntü artefaktı olan incelemeler dışlandı (görüntü kalitesi örnekleri için Twilt ve ark.²²’ye bakınız).²¹ Görüntüleme, 3 düzlemde T2-ağırlıklı görüntüleme, yüksek b değerli aksiyel difüzyon ağırlıklı görüntüleme (b ≈ 1000 s/mm²) ve görünür difüzyon katsayısı haritalarından oluşan iki parametreli prostat MRI incelemelerini içeriyordu (ayrıntılar Saha ve ark.²¹’de verilmiştir). Tüm görüntülemeler 2 üreticinin (Siemens Healthineers, Erlangen, Almanya; Philips Medical Systems, Eindhoven, Hollanda) 1,5T ve 3T MRI sistemleri kullanılarak elde edildi. Pozitif MRI incelemesi olan hastalara biyopsi yapıldı; negatif MRI olanlar ya biyopsi olmayıp izleme alındı ya da sistematik biyopsi uygulandı. csPCa, Gleason derece grubu 2 veya üzeri (Gleason skoru 3+4 veya üzeri) olarak tanımlanırken, klinik olarak önemsiz prostat kanseri Gleason derece grubu 1 olarak tanımlandı.²³ csPCa varlığı, sistematik ve/veya MRI hedefli biyopsilerden elde edilen histopatoloji ile belirlendi. Hastaların radikal prostatektomi geçirdiği durumlarda, csPCa yokluğu en az 3 yıllık takip ile doğrulandı (ayrıntılar için Saha ve ark.²¹’ye bakınız).
PI-CAI veri tabanından, prostat kanseri şüphesi olan ve görüntü kalitesi tanı için yeterli bulunan 780 erkek hasta bu yeni gözlmsel çalışmaya alındı. Bu hastaların hiçbirinde daha önce klinik olarak anlamlı prostat kanseri tanısı yoktu. Katılımcılar iki gruba ayrıldı: Kalibrasyon grubu RUMC, ZGT ve PCNN merkezlerinden seçilen 420 hastadan oluştu; test grubu ise RUMC, ZGT, PCNN ve harici bir merkez olan STOH’dan rastgele seçilen 360 hastayı kapsadı.²¹
YZ Sistemi
PI-CAI çalışmasında geliştirilen ve doğrulanan yapay zekâ (YZ) sistemi, bu araştırmada eşzamanlı destek aracı olarak kullanıldı.²¹ Sistem, dört Avrupa üçüncü basamak merkezinden toplanmış 10.207 iki parametreli prostat MRG incelemesinden oluşan özel bir veri setiyle csPCa (klinik olarak anlamlı prostat kanseri) saptamak ve tanımak üzere eğitildi ve test edildi. Her YZ mimarisi, olası csPCa lezyonlarını içeren 3 boyutlu bir harita oluşturdu ve her hasta için 0–100 arası bir olasılık skoru verdi; skor yükseldikçe csPCa olasılığı arttı. PI-CAI’deki en başarılı beş mimari tek bir YZ sisteminde birleştirildi ve her algoritmanın ürettiği haritalar ortalama bir saptama haritası oluşturacak şekilde entegre edildi. Hasta düzeyindeki nihai skor, en yüksek olasılık değerine sahip lezyona göre belirlendi.
Bu çalışmada radyologların YZ çıktısını daha rahat yorumlayabilmesi ve skorların dengeli dağılması için, sistemin ürettiği haritalar ve hasta skorları 1–10 aralığında yeniden ölçeklendirildi; 10, csPCa için en yüksek olasılığı gösterdi. Bu kalibrasyon, kalibrasyon veri seti kullanılarak yapıldı ve bu gruptaki hastaların %10’unun her bir skor kategorisine eşit olarak dağılması sağlandı (Ek 1’de eEk 1, eŞekil 2, eTablo 1 ve 2). Kalibrasyon ve test gruplarının özellikleri benzer olduğundan, test grubundaki hastaların da yaklaşık %10’unun her skor kategorisine düşmesi beklendi.”
Gözlemsel Çalışması
18 Mart–12 Temmuz 2024 tarihleri arasında Grand Challenge platformunda bir gözlemsel çalışma yürütüldü.²⁴ Bu süre içinde, 17 ülkedeki 53 merkezden 61 radyolog, test kohortundaki tüm MRI incelemelerini hem yapay zekâ (YZ) desteği olmadan hem de YZ desteğiyle değerlendirdi. Katılımcı radyologların prostat MRG okuma deneyimi ortalama 5 yıldı (IQR: 3–8) ve hepsi PI-RADS 2.1’e hâkimdi; %70’i (43 kişi) klinik olarak çalışıyor, %30’u (18 kişi) asistanlık yapıyordu. Kendi beyanlarına göre 34’ü (%56) uzman (>1000 vaka ve yılda >200 vaka okuyan), 27’si (%44) ise uzman olmayan olarak sınıflandırıldı; bu sınıflama 2020 Avrupa Ürogenital Radyoloji ve Avrupa Üroloji Derneği kılavuzlarına dayandırıldı (Ek 1: eŞekil 3, eTablo 3).²⁵ Çalışma öncesinde tüm radyologlara amaç, iş istasyonu kurulumu ve YZ sistemi (çıktılar ve kalibrasyon süreci) hakkında ayrıntılı bir kılavuz verildi ve 6 örnek vaka ile eğitim oturumu yapıldı.
Radyologlar ve olgular, merkez, csPCa görülme sıklığı ve deneyim düzeyine göre tabakalanarak rastgele 6 alt gruba ayrıldı. Her alt grupta 60 olgu ve 8–11 radyolog yer aldı. Çalışma, iki okuma seansından ve 4 haftalık ara (washout) döneminden oluşan çapraz bir tasarıma sahipti (Ek 1: eŞekil 4). İlk aşamada radyologlar, kendilerine atanan vakaların yarısını YZ desteği olmadan, diğer yarısını YZ desteğiyle inceledi. YZ desteksiz okumada tam iki parametreli MRG protokolü ile hasta (yaş, PSA, prostat hacmi, PSA yoğunluğu) ve cihaz bilgilerine erişebildiler. YZ destekli okumada ise bunlara ek olarak T2 aksiyel kesit üzerine bindirilmiş lezyon saptama haritası ve 1–10 arasında hasta düzeyi YZ skoru gösterildi (Ek 1: eŞekil 5). Her vakada radyologlardan PI-RADS 3–5 aralığında lezyon işaretlemeleri ve 0–100 arasında csPCa olasılık skoru vermeleri istendi. Dört haftalık aradan sonra tüm vakalar ters koşulda yeniden okundu; yani önce YZ’siz okunanlar bu kez YZ ile, YZ ile okunanlar YZ’siz şekilde incelendi ve olası hatırlama etkisini azaltmak için vaka sırası karıştırıldı.
İstatistiksel Analiz
Çalışmanın birincil amacı, hasta düzeyinde yapay zekâ (YZ) desteği ile yapılan csPCa tanısının, desteksiz tanıya göre üstün olup olmadığını değerlendirmekti. Bu karşılaştırma için alıcı işletim karakteristiği eğrisi altında kalan alan (AUROC) ile PI-RADS ≥3 eşiğinde duyarlılık ve özgüllük değerleri kullanıldı. En az %80 istatistiksel güç sağlamak amacıyla gerekli radyolog ve olgu sayısını belirlemek için önceden güç analizi yapıldı (Ek 2: eEk 4, eTablo 4). ROC ve AUROC hesaplamaları, değerlendirme sırasında verilen hasta düzeyi şüphe skorlarına dayandırıldı. Her vaka için en yüksek PI-RADS skoru hasta düzeyi skoru olarak kabul edilip PI-RADS ≥3 eşik değeriyle ikili sınıflamaya dönüştürüldü. Ortalama tahminler ve %95 güven aralıkları, üç tanısal uç nokta için Wald testlerine dayalı çok okuyuculu–çok olgulu varyans analizi ve Obuchowski–Rockette²⁶ yöntemiyle hesaplandı. YZ’nin üstünlüğü iki yönlü P<0,05 anlamlılık düzeyinde değerlendirildi ve üç uç nokta için Holm–Bonferroni düzeltmesi uygulandı. İstatistiksel testler ve P değerleri yalnızca birincil sonuçlar için raporlandı²⁷ ve istatistiksel analiz planında (Ek 3: eEk 3, eŞekil 6) önceden belirtildi. Analizler R 2022.12.0 sürümünde MRMCaov 0.3.0 paketiyle yapıldı.
İkincil hedefler keşif niteliğindeydi. Önemsiz prostat kanseri tanılarının sayısı kaydedildi. YZ desteğinin uzmanlık düzeyiyle ilişkisini incelemek için uzman ve uzman olmayan radyologlar arasında alt grup analizi yapıldı. Ayrıca tanısal performans iki ek senaryoda değerlendirildi: (1) PI-RADS ≥4 veya PSA yoğunluğu ≥0,15 ng/mL ile PI-RADS 3; (2) yalnızca PI-RADS ≥4.²⁸ YZ destekli ve desteksiz değerlendirmeler arasındaki uyum da nicel olarak özetlendi.
Bulgular
Hasta Popülasyonu
Gözlemsel çalışmada 360 erkek hastaya ait 360 prostat MRG incelemesi değerlendirildi. Hastaların medyan yaşı 65 (IQR 62–70) yıl, medyan PSA değeri ise 7,0 ng/mL (IQR 5,2–10,0) idi. Bu hastaların 122’sinde (%34) klinik olarak anlamlı prostat kanseri (csPCa) saptandı. Test grubuna ait ayrıntılı hasta bilgileri Tablo’da, altı alt-grubun ve kalibrasyon grubunun özellikleri ise Ek 1’de (eTablo 5 ve eTablo 6) yer aldı.
Tanısal Performans
Yapay zekâ (YZ) destekli iki parametreli MRG okuması, desteksiz okumaya göre daha başarılıydı. Radyologların AUROC değeri YZ desteği ile 0,916 (GA %95, 0,893–0,938) iken desteksiz okumada 0,882 (GA %95, 0,854–0,910) oldu; bu %3,3’lük (GA %95, %1,8–%4,9; p<0,001) anlamlı bir artış demektir. YZ sisteminin tek başına AUROC’u 0,947 (GA %95, 0,927–0,968) ile her iki koşuldan da yüksekti.
PI-RADS ≥3 eşiğinde duyarlılık YZ desteğiyle %96,8 (GA %95, %95,2–%98,5), desteksiz okumada %94,3 (GA %95, %91,9–%96,7) idi; bu %2,5’lik (GA %95, %1,1–%3,9; p<0,001) ek iyileşmeye ve 3 ek gerçek pozitif tanıya karşılık geldi. Özgüllük de YZ ile %46,7’den %50,1’e (GA %95, %0,8–%6,0; p=0,01) yükseldi ve yanlış pozitifler 10 vaka azaldı. Önemsiz prostat kanseri tanıları ise her iki koşulda benzerdi (medyan 35).
Alt grup analizinde, YZ desteğinden en fazla yararı uzman olmayan radyologlar sağladı: AUROC farkı uzman olmayanlarda 0,053, uzmanlarda 0,018; duyarlılık artışı sırasıyla %3,7 ve %1,5; özgüllük artışı ise %4,3 ve %2,8 oldu.
YZ Destekli ve Desteksiz Okumaların Karşılaştırması
Toplam 3660 değerlendirmede, 1195’inde (%33) hasta düzeyi skorları iki okuma koşulu arasında değişti. Bunların %15’i skor artışı, %17’si skor düşüşüydü. 278 vaka negatiften pozitife, 330 vaka ise pozitiften negatife yeniden sınıflandırıldı. 360 incelemenin %68’inde en az bir radyolog tanısını değiştirdi. Genel PI-RADS dağılımı benzer kalsa da, YZ desteği PI-RADS 1–2’de csPCa oranını %6’dan %3’e düşürdü; PI-RADS 4 ve 5’te ise oranlar sırasıyla %2 ve %4 arttı. YZ skoru düşük olan olgular daha çok PI-RADS <3, yüksek skor alan olgular ise PI-RADS 4–5 olarak değerlendirildi.
Tartışma
Bu geniş ölçekli, çok merkezli çalışmada YZ desteği, csPCa tanısında anlamlı bir iyileşme sağladı. AUROC, duyarlılık ve özgüllük değerleri YZ ile belirgin biçimde arttı. Özellikle uzman olmayan radyologlar YZ’den daha fazla fayda gördü; YZ desteği alan uzman olmayanların duyarlılığı, desteksiz çalışan uzmanların duyarlılığını aştı.
Bulgular önceki çalışmalarla uyumlu olsa da, YZ’nin sağladığı ek kazanım daha küçük ölçekli bazı araştırmalara göre biraz daha düşüktü. Bunun çok merkezli veri seti ve farklı uzmanlık düzeyine sahip geniş uluslararası katılımcı grubundan kaynaklandığı düşünülüyor. YZ desteği, belirsiz olguların oranını azaltmasa da, düşük riskli hastaların gereksiz biyopsi olmadan daha güvenle takip edilmesine katkı sağlayabilir.
Sınırlılıklar
Veriler retrospektif olarak derlenmiştir ve çoğu tek bir MRI üreticisinden gelmektedir. YZ sistemi, daha önce yüksek performans gösterdiği bir kohortta test edilmiştir; farklı popülasyonlara genellenebilirlik ayrıca değerlendirilmelidir. Okumalar çevrimiçi bir platformda yapılmış olup, klinik ortamdan farklı olabilir. Ayrıca iş akışı verimliliği ve klinik uygulanabilirlik bu çalışmada incelenmemiştir. Negatif MRI’lı tüm hastalarda histopatolojik doğrulama da yapılmamıştır.
Sonuç
İki parametreli prostat MRG’de YZ desteği, csPCa tanısında AUROC, duyarlılık ve özgüllük açısından desteksiz okumaya göre istatistiksel olarak anlamlı üstünlük sağlamıştır. Özellikle deneyimi az radyologlar YZ’den daha fazla yarar görmüştür. Bulguların genellenebilirliğini ve klinik iş akışına etkisini değerlendirmek için prospektif klinik çalışmalar gereklidir.
