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Brustkrebsvorsorge: KI verbessert Diagnose

Wenn KĂŒnstliche Intelligenz (KI) zusammen mit Radiolog:innen eingesetzt wird, können in der Brustkrebsvorsorge bessere Ergebnisse erzielt werden, als wenn jede Seite allein arbeitet. Zu diesem Schluss kommt eine neue Studie. Forschende des US-Amerikanischen Memorial Sloan Kettering Cancer Center, der Medizinischen FakultĂ€t der UniversitĂ€t Duisburg-Essen (UDE), des UniversitĂ€tsklinikums Essen und des Deeptech-Unternehmens Vara prĂ€sentieren in der jĂŒngsten Ausgabe der Fachzeitschrift The Lancet Digital Health einen neuartigen, komplementĂ€ren Einsatz von KI, der Radiolog:innen beim Mammographie-Screening unterstĂŒtzt.

Die Studie prĂŒfte die Leistung eines KI-basierten Ansatzes anhand von Mammographien von mehr als 100.000 Frauen in Deutschland, darunter mehr als 4.400 mit der Diagnose Brustkrebs. Die SensitivitĂ€t der Untersuchungsmethode konnte in einigen FĂ€llen um bis zu 7,2 Prozentpunkte verbessert werden.

Der neue Ansatz kombiniert die StĂ€rken von Radiolog:innen und KI, indem die Mammographien von Fall zu Fall von der einen oder der anderen Partei befundet werden. Das bedeutet: Weil sie enorm schnell arbeitet, analysiert die KI zunĂ€chst alle DatensĂ€tze. Wenn die KI keine klare Entscheidung treffen kann, ĂŒbergibt sie an die menschlichen Expert:innen. ZusĂ€tzlich gibt es noch ein sogenanntes Sicherheitsnetz, das die Radiolog:innen unterstĂŒtzt. Es wird immer dann aktiv, wenn die Ergebnisse der KI nicht mit denen der Mediziner:innen ĂŒbereinstimmen. „Auf diese Weise können auch potenziell ĂŒbersehene Karzinome entdeckt werden“, erklĂ€rt Prof. Dr. Lale Umutlu, stellvertretende Direktorin des Instituts fĂŒr Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie am UK Essen.

Herkömmliche computergestĂŒtzte Detektionssystemen (CAD) weisen oft hohe Falsch-Positiv-Raten auf. Deshalb könnte es sich als zielfĂŒhrender erweisen, wenn die KI stattdessen unsichere Entscheidungen Menschen ĂŒberlĂ€sst. Neben der erhöhten SensitivitĂ€t gibt es einen weiteren Vorteil: Die neue Methodik kann den Arbeitsaufwand fĂŒr die befundenden Radiolog:innen erheblich verringern.

Bisherige AnsĂ€tze konzentrierten sich darauf, im Screening ausschließlich KI einzusetzen und der KI die Interpretation der Mammographien komplett zu ĂŒberlassen. Solche stand-alone-AnsĂ€tze schienen zwar zunĂ€chst als der vielversprechendste Weg im klinischen Umfeld, wurden jedoch bei Patient:innen und auch in Fachkreisen kritisch diskutiert.

Prof. Dr. Lale Umutlu unterstreicht: „Unsere Studie zeigt, dass KI nicht dazu gedacht ist, Fachleute zu ersetzen. Sie kann uns aber dabei unterstĂŒtzen, genauere Diagnosen zu stellen und dadurch langfristig auch die Patientenversorgung verbessern.”

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