Eine Studie der Universität Lübeck in Zusammenarbeit mit dem deutschen Start-up-Unternehmen Vara hat ein für den medizinischen Einsatz von Artificial Intelligence äußerst positives Ergebnis gebracht. Sie kann demnach die Brustkrebs-Erkennungsraten in einem Mammografie-Screening-Programm um fast 18 Prozent verbessern, ohne die Rate falsch-positiver Befunde zu steigern. Die vor kurzem in „Nature Medicine“ veröffentlichte Studie wertete die Daten von mehr als 460.000 Frauen aus.
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“, 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.“
Die Untersuchung ergab, dass Artificial Intelligence 6,7 Fälle von Brustkrebs pro 1.000 untersuchten Frauen identifizierte, verglichen mit 5,7 Fällen pro 1.000, die mit herkömmlichen Methoden durch 119 Radiologen erkannt wurden. Dies entspricht einem zusätzlichen Krebsfall pro 1.000 untersuchten Frauen. Wichtig war, dass gleichzeitig die Rate der Frauen, die zu weiteren Tests überwiesen wurden, stabil blieb: 37,4 pro 1.000 bei AI-Untersuchungen im Vergleich zu 38,3 pro 1.000 bei herkömmlichen Doppelbeurteilungen. Das zeigt, dass das KI-Programm nicht zu mehr falsch positiven Befunden und somit zu belastenden weiteren Tests mit Biopsien und Ähnlichem führte.
Ein weiteres wichtiges Resultat der Studie – die bisher weltweit größte zu diesem Thema – 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, 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, wie die Universität Lübeck mitteilte.
Jede Steigerung der Genauigkeit der Beurteilung von Mammografien und jede Reduktion der Arbeitsbelastung der begutachtenden Radiologen wäre jedenfalls von Vorteil. In Deutschland müssen laut der Universität Lübeck jährlich 24 Millionen Einzelbilder von Mammografie-Untersuchungen beurteilt werden. Wenn KI einen Teil der Routine übernehmen könnte, wäre das sicherlich von Vorteil.
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(APA/red.)
