KI erhöht die Erkennung von Brustkrebs um 18 %

Nach einer Studie zum Einsatz künstlicher Intelligenz im Mammographie-Screening-Programm zeigt sich, dass die Erkennungsrate von Brustkrebs durch den Einsatz von KI um fast 18 % gesteigert werden kann. In Deutschland haben Forscher der Universität zu Lübeck und des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH) in Zusammenarbeit mit der Firma Vara die weltweit größte Studie durchgeführt und weitere positive Erkenntnisse gesammelt.

Die in der renommierten Fachzeitschrift „Nature Medicine“ veröffentlichte Studie legt dar, dass KI es nicht nur ermöglicht, die Erkennungsrate dieser Krebsart zu erhöhen, sondern auch, ohne dass es zu falsch positiven Ergebnissen oder unnötigen zusätzlichen Untersuchungen und Bindungen kommt.

So zeigte sich, dass von 1000 untersuchten Frauen 6,7 Fälle von Brustkrebs mithilfe von KI erkannt wurden, im Vergleich zu 5,7 Fällen ohne KI. KI hat es somit ermöglicht, einen zusätzlichen Fall von Brustkrebs pro 1000 Frauen zu erkennen. Gleichzeitig blieb die Quote der Frauen, die wegen auffälliger Befunde zu weiteren Untersuchungen eingeladen wurden, stabil.

„Tatsächlich wollte die Studie zeigen, dass die KI zum gleichen Ergebnis kam wie die menschliche Einschätzung“, erklärt Dr. Alexander Katalinic, Leiter der Studie und des Instituts für Sozialmedizin und Epidemiologie der Universität zu Lübeck und des UKSH , Campus Lübeck. „Aber wir waren angenehm überrascht von den Ergebnissen. Tatsächlich verbessert KI sogar die Erkennungsrate von Brustkrebs deutlich“, fügt er hinzu.

Ein weiteres positives Ergebnis: Laut einem von „Life Science North“ veröffentlichten Artikel zum Thema konnte die Arbeitsbelastung von Radiologen durch den Einsatz von KI ohne Qualitätsverlust reduziert werden. Dies hätte eine mögliche Effizienzsteigerung zur Folge.

Würden alle von der KI als normal eingestuften Ergebnisse nicht mehr der menschlichen Auswertung unterliegen, wäre die Brustkrebserkennungsrate immer noch um 16,7 % höher. Eine enorme potenzielle Reduzierung für Radiologen, die jährlich 24 Millionen Einzelbilder analysieren müssen.

KI-basierte Systeme könnten daher nicht nur dazu beitragen, diagnostische Lücken bei unerkannten Brustkrebsfällen zu schließen, sondern gleichzeitig auch den Arbeitsaufwand verringern.