Kann Künstliche Intelligenz die Brustkrebsfrüherkennung revolutionieren?

Ein bedeutender Fortschritt im Kampf gegen Brustkrebs wurde durch die Integration von Künstlicher Intelligenz in Früherkennungsprogramme erzielt. Eine aktuelle Studie mit 10.889 Frauen im Vereinigten Königreich zeigte, dass der Einsatz eines KI-Tools die Erkennung von Krebs signifikant verbessern kann, während gleichzeitig die Arbeitsbelastung von Radiologen verringert wird.

Die Künstliche Intelligenz ermöglichte die Entdeckung von 11 zusätzlichen Krebsfällen, die durch die klassische doppelte menschliche Begutachtung nicht identifiziert worden waren. Dies entspricht einer Steigerung der Erkennungsrate um 10,4 %, also einem zusätzlichen Krebsfall pro 1.000 untersuchte Frauen. Gleichzeitig reduzierte der Einsatz dieser Technologie die Arbeitsbelastung der Gesundheitsfachkräfte um bis zu 31 %, ohne die Anzahl der Frauen zu erhöhen, die zu weiteren Untersuchungen zurückgerufen wurden.

Die Studie untersuchte 17 verschiedene Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz in den Früherkennungsprozess zu integrieren. Einige Konfigurationen zeigten bemerkenswerte Verbesserungen: Erhöhung der Erkennungsrate, Verringerung unnötiger Rückrufe und Optimierung der Arbeitszeit. Eine Methode, die automatisierte Analyse mit einer gezielten menschlichen Nachbegutachtung kombinierte, ermöglichte beispielsweise die Erkennung von mehr Krebsfällen bei einer Zeitersparnis von bis zu 36 % der üblicherweise für die Auswertung von Mammografien aufgewendeten Zeit.

Die Künstliche Intelligenz ersetzt Radiologen nicht, sondern unterstützt sie, indem sie verdächtige Bereiche markiert, die dem menschlichen Auge entgehen könnten. Die von dem Tool erkannten, aber von Ärzten nicht entdeckten Fälle wurden von Experten eingehend überprüft. In den meisten Situationen dauerte diese zusätzliche Überprüfung weniger als 30 Sekunden, was beweist, dass sich Künstliche Intelligenz effizient in den medizinischen Alltag integrieren lässt, ohne ihn zu verlangsamen.

Die Ergebnisse dieser Studie bestätigen, dass sich Künstliche Intelligenz an die spezifischen Bedürfnisse jedes Früherkennungszentrums anpassen kann. Einige Standorte können sich auf eine bessere Krebserkennung konzentrieren, während andere die Reduzierung der Arbeitsbelastung oder die Verringerung von Falschpositiven priorisieren. Diese Flexibilität ist entscheidend, insbesondere in einem Umfeld, in dem menschliche Ressourcen begrenzt sind und die Nachfrage nach Früherkennung kontinuierlich steigt.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Brustkrebsfrüherkennung eröffnet somit neue Perspektiven, um die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und die Organisation der Versorgung zu optimieren. Die nächsten Schritte bestehen darin, diese Methoden langfristig zu bewerten und auf andere Regionen auszuweiten, um ihre Wirksamkeit im großen Maßstab zu bestätigen.

Bases documentaires

Rapport de référence

DOI : https://doi.org/10.1038/s43018-026-01126-1

Titre : Prospective evaluation of artificial intelligence integration into breast cancer screening in multiple workflow settings: the GEMINI study

Revue : Nature Cancer

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Clarisse Florence de Vries; Gerald Lip; Roger Todd Staff; Jaroslaw Artur Dymiter; Benjamin Tse; Annie Ng; Georgia Fox; Cary Oberije; Lesley Ann Anderson