Adolygiad cyflym yn archwilio effeithiolrwydd deallusrwydd artiffisial ar gyfer diagnosis canser

Cynhyrchwyd y gwaith hwn fel rhan o gydweithrediad Canolfan Tystiolaeth Ymchwil Iechyd a Gofal Cymru â Gwasanaeth Tystiolaeth Iechyd Cyhoeddus Cymru.

Cyheoddiad nesaf: Diweddariad heb ei gynllunio

Cysylltwch ar gyfer ymholiadau ac adborth

Cyflwyniad

Yng Nghymru, a’r DU yn gyffredinol, bu problem gynyddol gyda rhestrau aros y GIG, a waethygwyd gan bandemig COVID. Mae nifer o ffyrdd yn cael eu hystyried i leihau’r amseroedd aros hyn a hwyluso gwelliant o ran darparu gofal canser yn llwyddiannus.

Mae Deallusrwydd Artiffisial (AI) neu ‘Ddysgu Peiriant’ yn cael ei asesu a’i ddefnyddio i leihau rhestrau aros mewn llawer o systemau gofal iechyd byd-eang, gan gynnwys gofal llygaid, sgrinio canser a diagnosteg feddygol. Mae Llywodraeth Cymru yn asesu’r defnydd o AI yn y GIG yng Nghymru, gyda’r bwriad o wella canlyniadau iechyd a lleihau amseroedd aros ac ôl-groniadau triniaeth. Mae ymdrechion cychwynnol yn canolbwyntio ar sgrinio canser a diagnosis (yn enwedig radioleg), gan y bydd hyn yn rhoi elw cyflym ar y buddsoddiad cychwynnol yn y dechnoleg ac yn cael effaith uniongyrchol ar lwybrau triniaeth canser yn gyffredinol, gan fod diagnosis cyflymach yn gysylltiedig â chanlyniadau triniaeth fwy cadarnhaol.

Gofynnwyd i Ganolfan Dystiolaeth Ymchwil Iechyd a Gofal Cymru asesu’r dystiolaeth ar gyfer defnyddio AI mewn diagnosteg canser, yn enwedig radioleg. Cynhaliodd y Ganolfan Adolygiad Cyflym i roi’r ‘Sefyllfa Bresennol’ i Lywodraeth Cymru, fel y gellid datblygu polisi ac ymchwil yn y maes hwn yn y dyfodol.

Prif bwyntiau

Pa mor gyfredol yw’r dystiolaeth hon?

Roedd yr adolygiad yn cynnwys tystiolaeth oedd ar gael o 2018 hyd at fis Mawrth 2023.

Beth wnaethom ei ganfod

Ar ôl adolygu’r llenyddiaeth oedd ar gael, canfuwyd bod 28 astudiaeth yn berthnasol. Roedd 21 o’r rhain yn llwybrau parhaus.

Canfu ymchwiliad dyfnach i’r astudiaethau hyn fod gan y rhan fwyaf nifer isel o gyfranogwyr (llai na 1000) a / neu eu bod nhw wedi’u cynnal ar raglenni AI arbrofol. Edrychodd 5 astudiaeth ar effaith AI ar amser diagnostig a chanlyniadau clinigol. Canfu’r rhain fod gan gleifion sy’n derbyn diagnosis canser, yn gyffredinol, linell amser diagnostig hirach gyda dulliau AI na gyda dulliau nad ydynt yn AI. Fodd bynnag, nid oes astudiaeth ‘gymhariaeth bresennol ar gael i asesu effaith gwahanol raglenni AI.

Beth mae hyn yn ei olygu

Mae’r astudiaeth wedi dangos bod angen mwy o ymchwil parhaus i ddefnyddio AI mewn diagnosis canser, yn enwedig radioleg. Mae angen i ymchwil bellach ar hyn fod yn benodol i Gymru i adlewyrchu anghenion cleifion canser Cymru a chyfranogwyr sgrinio.

Bydd yr ymchwil yn helpu Llywodraeth Cymru i ddeall y defnydd cyfredol o AI mewn ymchwil canser a’r sylfaen dystiolaeth gyfagos i lywio treialon clinigol ac ymdrechion ymchwil yn y dyfodol, yn y maes hwn. Mae gan hyn y potensial i fod o fudd i gleifion canser a sgrinio cyfranogwyr ledled y DU.

Gwybodaeth dechnegol

Mae ein hadolygiadau cyflym (RR) yn defnyddio amrywiad ar y dull adolygu systematig, gan dalfyrru neu hepgor rhai cydrannau i gynhyrchu’r dystiolaeth i hysbysu rhanddeiliaid yn brydlon gan gadw sylw at ragfarn ar yr un pryd. Perfformiwyd chwiliad llenyddiaeth ar draws nifer o Dreialon Clinigol a chronfeydd data eraill gan ddefnyddio ‘AI mewn radioleg ar gyfer Diagnosis Canser’.

Rhannwyd y strategaeth yn ddau gam:

1. Mapio Cychwynnol
2. Dewis Astudiaethau Perthnasol 

Awdur

Anthony Cope, Aelod PPG