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Brustkrebsvorsorge: KI verbessert Diagnose

Wenn K√ľnstliche Intelligenz (KI) zusammen mit Radiolog:innen eingesetzt wird, k√∂nnen 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 Fakult√§t der Universit√§t Duisburg-Essen (UDE), des Universit√§tsklinikums Essen und des Deeptech-Unternehmens Vara pr√§sentieren in der j√ľngsten Ausgabe der Fachzeitschrift The Lancet Digital Health einen neuartigen, komplement√§ren Einsatz von KI, der Radiolog:innen beim Mammographie-Screening unterst√ľtzt.

Die Studie pr√ľfte 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 Sensitivit√§t der Untersuchungsmethode konnte in einigen F√§llen um bis zu 7,2 Prozentpunkte verbessert werden.

Der neue Ansatz kombiniert die St√§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 zun√§chst alle Datens√§tze. Wenn die KI keine klare Entscheidung treffen kann, √ľbergibt sie an die menschlichen Expert:innen. Zus√§tzlich gibt es noch ein sogenanntes Sicherheitsnetz, das die Radiolog:innen unterst√ľtzt. Es wird immer dann aktiv, wenn die Ergebnisse der KI nicht mit denen der Mediziner:innen √ľbereinstimmen. ‚ÄěAuf diese Weise k√∂nnen auch potenziell √ľbersehene Karzinome entdeckt werden‚Äú, erkl√§rt Prof. Dr. Lale Umutlu, stellvertretende Direktorin des Instituts f√ľr Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie am UK Essen.

Herk√∂mmliche computergest√ľtzte Detektionssystemen (CAD) weisen oft hohe Falsch-Positiv-Raten auf. Deshalb k√∂nnte es sich als zielf√ľhrender erweisen, wenn die KI stattdessen unsichere Entscheidungen Menschen √ľberl√§sst. Neben der erh√∂hten Sensitivit√§t gibt es einen weiteren Vorteil: Die neue Methodik kann den Arbeitsaufwand f√ľr die befundenden Radiolog:innen erheblich verringern.

Bisherige Ans√§tze konzentrierten sich darauf, im Screening ausschlie√ülich KI einzusetzen und der KI die Interpretation der Mammographien komplett zu √ľberlassen. Solche stand-alone-Ans√§tze schienen zwar zun√§chst als der vielversprechendste Weg im klinischen Umfeld, wurden jedoch bei Patient:innen und auch in Fachkreisen kritisch diskutiert.

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

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