18 %. Dies ist die Rate zusätzlicher Krebserkrankungen, die durch künstliche Intelligenz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erkannt werden. Dies geschieht, ohne die Zahl der Fehlalarme zu erhöhen.
Grundlage dieses Ergebnisses ist eine deutsche Arbeit, die PRAIM-Studie. Das Größte, was jemals in diesem Bereich erreicht wurde. Forscher der Universität zu Lübeck und des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein analysierten zwischen 2021 und 2023 die Mammographien von mehr als 460.000 Frauen.
Im Einzelnen ließen alle Teilnehmer ihre Bilder unabhängig voneinander von zwei Radiologen untersuchen (das ist die traditionelle deutsche Methode). Bei der Hälfte von ihnen nutzte jedoch mindestens einer der Experten ein KI-Tool zur Unterstützung.
« Wir wollten einfach beweisen, dass KI genauso effektiv ist wie Radiologen », sagt Professor Alexander Katalinic, der diese Forschung leitete. „ Die Ergebnisse übertrafen alle unsere Erwartungen. »
Die Studie zeigt, dass KI es ermöglichte, 6,7 Fälle von Brustkrebs pro 1.000 untersuchten Frauen zu identifizieren, verglichen mit 5,7 Fällen pro 1.000 mit herkömmlichen Methoden. Dies entspricht einem zusätzlich entdeckten Krebsfall pro 1.000 Frauen.
Diese Technologie verbessert nicht nur die Diagnose, sondern könnte auch die Arbeitsbelastung der Radiologen erheblich verringern. In Deutschland, wo jedes Jahr 24 Millionen Mammographiebilder analysiert werden, könnte KI die Anzahl der Untersuchungen, die menschliches Eingreifen erfordern, um 15 % reduzieren.
-Hoffnung auf andere Krebsarten bei Frauen
Doch der Einsatz künstlicher Intelligenz ist nicht nur Brusttumoren vorbehalten. Zufälligerweise wurde gleichzeitig mit der Veröffentlichung der PRAIM-Studie eine weitere Arbeit veröffentlicht, diesmal auf Schwedisch, die sich auf Eierstockkrebs konzentrierte.
Diese vom Karolinska-Institut durchgeführte Studie zeigt einmal mehr, dass KI menschliche Experten übertreffen kann. Die Analyse von 17.000 Ultraschallbildern von 3.652 Patienten in 20 Krankenhäusern in acht Ländern ergab eine Genauigkeitsrate von 86,3 % für KI, verglichen mit 82,6 % für Experten und 77,7 % für weniger erfahrene Untersucher. KI könnte so den Mangel an Ultraschallexperten ausgleichen, unnötige Eingriffe reduzieren und Diagnosen insbesondere bei komplexen Fällen beschleunigen.
Quelle: https://www.nature.com/articles/s41591-024-03408-6 – https://www.nature.com/articles/s41591-024-03329-4
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