Mammografie

Künstliche Intelligenz hilft bei Mammografie

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|Lesezeit: 2 Min
Künftig könnte KI die Radiologen bei der Auswertung von Mammographien unterstützen.

Eine Gruppe von Radiologen hat die Probe aufs Exempel gemacht und beim Mammografiescreening den befundenen Arzt durch eine Künstliche Intelligenz ersetzt. Die Ergebnisse können sich sehen lassen.

Künstliche Intelligenz (KI) kann es bei der Interpretation von Mammografie­ergebnissen durchaus mit einem Radiologen aufnehmen, berichtet eine Gruppe um Dr. Karin­ Dembrower­ vom Krankenhaus Capio Sankt Göran in Stockholm. Die Wissenschaftler hatten bei der  Doppelbefundung von Routinescreenings von über 55.000 Frauen einen der beiden Radiologen testweise durch eine KI ersetzt. Parallel wurden die Bilder der 40- bis 74-jährigen Frauen zusätzlich und wie vorgeschrieben von zwei Radiologen ausgewertet. Zudem erfolgte probeweise die Einzelbefundung ausschließlich mittels KI sowie eine Dreifachbefundung durch KI plus zwei Ärzte.

Die standardmäßige Doppelbefundung durch die zwei Radiologen brachte 250 Krebsfälle zutage. Die Kombination aus KI plus einem Radiologen identifizierte 261 Krebsfälle. Die KI steigerte die Erkennungsrate demnach um überlegene 4 %.

Die anderen beiden Szenarien konnten nicht vollständig überzeugen: Die KI alleine war der Doppelbefundung durch zwei Ärzte lediglich gleichwertig, sie erfasste 246 Tumoren. Eine Dreifachbefundung durch KI plus zwei Radiologen zeigte sich zwar allen anderen Kombinationen in der Anzahl der erkannten Krebsfälle überlegen, berichten die Studienautoren. Dieses Verfahren sei aber aufgrund der hohen Kosten und des Ressourcenbedarfs nicht praxistauglich

Arbeitsbelastung für die Radiologen sinkt deutlich

Der Einbezug der KI in eine Doppelbefundung hingegen kann die Arbeitsbelastung von Radiologen um 50 % senken, erklären die Wissenschaftler. Mit Blick auf die sinkende Zahl an Fachärzten sei dies ein bedeutender Aspekt. Die Studie habe gezeigt, dass die KI technisch reif für den kontrollierten Praxiseinsatz sei.

Quelle: Dembrower K et al. Lancet Digit Health 2023; DOI: 10.1016/S2589-7500(23)00153-X

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