Künstliche Intelligenz verbessert laut Studie Brustkrebs-Erkennung
Künstliche Intelligenz verbessert laut einer neuen Studie die Brustkrebs-Erkennung im Mammografie-Screening. Und das um fast 18 Prozent.
Das Wichtigste in Kürze
- Künstliche Intelligenz steigert die Brustkrebs-Erkennung im Screening um 18 Prozent.
- Laut einer neuen Studie: KI erkennt 6,7 Fälle pro 1000 Frauen, herkömmliche Methoden 5,7.
- KI könnte Screening-Effizienz um 16,7 Prozent steigern und Rückrufe um 15 Prozent senken.
Der medizinische Einsatz von künstlicher Intelligenz kann laut einer Studie die Brustkrebs-Erkennungsraten in einem Mammografie-Screening-Programm um fast 18 Prozent verbessern. Die Ergebnisse übertrafen die Erwartungen der Forschenden.
Die Studie stellte zudem fest, dass durch künstliche Intelligenz die Rate falsch-positiver Befunde nicht stieg.
Die vor Kurzem in «Nature Medicine» veröffentlichte Studie wertete die Daten von mehr als 460'000 Frauen aus.
Sie wurde von der Universität Lübeck und dem deutschen Start-up-Unternehmen Vara durchgeführt.
Ergebnisse übertrafen Erwartungen
Sie alle haben zwischen 2021 und 2023 bei zwölf Screening-Standorten des deutschen Mammakarzinom-Früherkennungsprogramms teilgenommen.
Etwa die Hälfte der Mammografien wurde mithilfe von KI analysiert. Während die andere Hälfte durch traditionelles doppeltes Beurteilen von Radiologen ausgewertet wurde.
«Unser erstes Ziel war es, zu zeigen, dass KI-basierte Bewertungen menschlichen Bewertungen ebenbürtig sind.»
Dies erklärte Alexander Katalinic, Forschungsleiter und Direktor des Instituts für Sozialmedizin und Epidemiologie der Universität zu Lübeck.
«Die Ergebnisse übertrafen jedoch unsere Erwartungen: KI verbessert die Brustkrebs-Erkennungsraten deutlich.»
Verbesserte Brustkrebs-Erkennung
Die Untersuchung ergab, dass künstliche Intelligenz 6,7 Fälle von Brustkrebs pro 1000 untersuchten Frauen identifizierte.
Dies verglichen mit 5,7 Fällen pro 1000, die mit herkömmlichen Methoden durch 119 Radiologen erkannt wurden. Das entspricht einem zusätzlichen Krebsfall pro 1000 untersuchten Frauen.
Wichtig war, dass gleichzeitig die Rate der Frauen, die zu weiteren Tests überwiesen wurden, stabil blieb.
37,4 pro 1000 bei KI-Untersuchungen im Vergleich zu 38,3 pro 1000 bei herkömmlichen Doppelbeurteilungen.
Das zeigt, dass das KI-Programm nicht zu mehr falsch-positiven Befunden und belastenden weiteren Tests mit Biopsien und Ähnlichem führte.
Künstliche Intelligenz könnte Effizienz deutlich erhöhen
Ein weiteres wichtiges Resultat der Studie ist das Potenzial der KI, die Effizienz des Brustkrebs-Screenings zu verbessern.
Simulationen legen nahe, dass die Brustkrebs-Erkennungsrate immer noch um 16,7 Prozent höher wäre. Dies, wenn alle von der KI als normal gekennzeichneten Fälle nicht von Radiologen überprüft würden.
Darüber hinaus könnte die Zahl unnötiger Rückrufe von Patientinnen zu eventuellen weiteren Untersuchungen um 15 Prozent reduziert werden.
Jede Steigerung der Genauigkeit der Beurteilung von Mammografien und jede Reduktion der Arbeitsbelastung der begutachtenden Radiologen wäre von Vorteil.
Allein in Deutschland müssen laut der Universität Lübeck jährlich 24 Millionen Einzelbilder von Mammografie-Untersuchungen beurteilt werden.
