Künstliche Intelligenz (KI) kommt immer mehr zum Einsatz, auch im Gesundheitswesen. Dort könnte sie zum Beispiel das Mammografie-Screening deutlich verbessern. Das hat ein internationales Forscherteam herausgefunden. Über mehrere Jahre haben die Forschenden im Rahmen der MASAI-Studie in Schweden untersucht, inwiefern KI bei der Diagnose von Brustkrebs helfen kann. Bisher ist es in der EU Standard, dass zwei Radiologinnen oder Radiologen die Röntgenaufnahmen der Brust begutachten. In Schweden übernahm das zum Teil die KI.
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Für ihre Studie rekrutierten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mehr als 100.000 schwedische Frauen, die zwischen April 2021 und Dezember 2022 ein Mammografie-Screening bekamen. Nach dem Zufallsprinzip übernahm dann entweder eine KI die Auswertung der Ergebnisse oder eben standardmäßig zwei Radiologinnen und Radiologen. Fälle mit geringem Risiko sortierte die KI für eine einmalige Auswertung und Fälle mit hohem Risiko für eine doppelte Auswertung durch Ärztinnen und Ärzte aus. Außerdem wurde sie als Detektionshilfe eingesetzt, indem sie verdächtige Befunde im Bild hervorhob.
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Weniger Arbeit, bessere Ergebnisse
Ein KI-gestütztes Mammografie-Screening erwies sich in den Untersuchungen als deutlich effektiver als Standard-Mammografien. 2023 hatten die Forschenden vorläufige Ergebnisse präsentiert, die darauf hindeuteten, dass KI die Arbeitsbelastung von Radiologinnen und Radiologen um 44 Prozent reduzieren könnte. Vergangenes Jahr berichteten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Fachjournal „The Lancet Digital Health“ ferner, dass die KI mehr Frauen mit klinisch relevanten Krebserkrankungen identifizierte, ohne dass die Rate der falsch-positiven Ergebnisse höher war.
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Nun sind neue Erkenntnisse hinzugekommen: Demnach wurde bei Frauen, die sich einem KI-gestützten Mammografie-Screening unterzogen hatten, in den folgenden zwei Jahren seltener aggressiverer und fortgeschrittenerer Brustkrebs diagnostiziert. Die entsprechende Studie ist am Donnerstag in „The Lancet“ erschienen.
So traten während der zweijährigen Nachbeobachtungszeit in der KI-gestützten Mammografie-Gruppe 1,55 Intervallkarzinome pro 1000 Frauen auf, bei der Standard-Mammografie-Gruppe waren es 1,76 Karzinome. Die KI hat also offenbar durch eine präzisere Früherkennung die Brustkrebsdiagnoserate um 12 Prozent reduzieren können. Außerdem fanden sich in der KI-Mammografie-Gruppe 16 Prozent weniger invasive, 21 Prozent weniger große und 27 Prozent weniger aggressive Krebsarten im Vergleich zur Kontrollgruppe.
Intervallkarzinom – was ist das?
Ein Intervallkarzinom ist ein bösartiger Tumor, der zwischen zwei eigentlich unauffälligen Vorsorgeuntersuchungen entdeckt wird. Es kann also sein, dass eine Frau zum Mammografie-Screening geht, dort alles unauffällig ist, aber vor der nächsten Untersuchung wird bei ihr trotzdem ein Tumor gefunden. Das ist dann ein Intervallkarzinom. Es kann unterschiedliche Ursachen dafür geben: Der Tumor kann rasant wachsen, schneller als der übliche Zeitraum zwischen den Vorsorgeuntersuchungen. Oder er wurde bei der Vorsorge übersehen, weil er da vielleicht noch zu klein war, um überhaupt erkannt zu werden.
Invasiver Tumor – was ist das?
Ein invasiver Tumor dringt aktiv in das umgebende gesunde Gewebe ein, verdrängt und zerstört es. „Auf diesem Weg können Krebszellen auch Blut- und Lymphgefäße erreichen und somit auch andere Organe befallen, indem sie dort Absiedelungen bilden“, erklärt das öffentliche Gesundheitsportal Österreichs.
KI mit Bedacht einsetzen
„Unsere Studie spricht nicht dafür, medizinisches Fachpersonal durch KI zu ersetzen“, stellte Erstautorin Jessie Gommers vom Radboud University Medical Centre in den Niederlanden klar, „da für die KI-gestützte Mammografie-Untersuchung immer noch mindestens ein menschlicher Radiologe erforderlich ist, der die Auswertung der Bilder vornimmt, allerdings mit Unterstützung durch KI. Unsere Ergebnisse rechtfertigen jedoch möglicherweise den Einsatz von KI, um die erhebliche Arbeitsbelastung von Radiologen zu verringern, sodass sich diese Experten auf andere klinische Aufgaben konzentrieren können, was die Wartezeiten für Patienten verkürzen könnte.“
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Die Einführung von KI im Gesundheitswesen müsse jedoch mit Bedacht geschehen, fügte Kristina Lång, Hauptstudienautorin von der Universität Lund in Schweden, hinzu. Es brauche bewährte KI-Tools und eine kontinuierliche Überwachung, „um sicherzustellen, dass wir über gute Daten darüber verfügen, wie KI verschiedene regionale und nationale Screening-Programme beeinflusst und wie sich dies im Laufe der Zeit ändern könnte“.