Mammografie: KI findet 20 Prozent mehr Tumore

Eine künstliche Intelligenz (KI), die auf die Erkennung von Tumoren in der Mammografie trainiert wurde, hat in einer randomisierten Studie Radiologen geholfen, die Zahl der entdeckten Tumore um 20 Prozent zu steigern. Zugleich konnte der Arbeitsaufwand der Radiologen um 43 Prozent gesenkt werden. Die Zwischenergebnisse der Studie wurden jetzt in «Lancet Oncology» vorgestellt. Unklar ist bislang, ob auch die Zahl der Intervall­tumore sinkt oder lediglich vermehrt harmlose Tumore gefunden wurden. Diese Erkenntnisse würden erst in einigen Jahren fest­stehen.

Laut den Studienautoren sei die Mammografie ein ideales Einsatzgebiet für die künstliche Intelligenz, da die Software in der Lage sei, subtilste Veränderungen in den radiologischen Bildern der Brustdrüse zu erken­nen. Zugleich könnten die Radiologen bei einer kognitiv schwierigen Aufgabe entlastetet werden.

In der schwedischen MASAI-Studie (Mammography Screening with Artificial Intelligence) wird derzeit unter­sucht, ob KI die Ergebnisse der Mammografie verbessern kann. Zwischen April 2021 und Juli 2022 wur­den 80'033 Frauen im Alter von 40 bis 80 Jahren auf zwei Gruppen randomisiert. In einer Gruppe wurden alle Aufnahmen von zwei Radiologen begutachtet, in der zweiten Gruppe warf zunächst die KI einen Blick auf die Bilder. Nur wenn die KI das Risiko mit 10 einstufte, wurden die Bilder von zwei Radiologen angeschaut, in den anderen Fällen wurde die Einschätzung der KI nur von einem Radiologen überprüft. Das Ergebnis: In der KI-Gruppe wurden etwa 20 Prozent mehr Karzinome entdeckt, ebenso war die Zahl der Tumore im Stadium T1 in dieser Gruppe höher.

Der Epidemiologe Nereo Segnan von CPO Piemonte stellt die Möglichkeit in den Raum, dass das KI-gestützte Screening viele Tumore entdeckt hat, die sich nicht weiter entwickelt hätten. Tatsächlich war die Zahl der In-situ-Krebserkrankungen (60 versus 38) in der KI-unterstützten Gruppe höher.

Ein wichtiger Aspekt ist sicherlich, dass die KI die Zahl der Befundungen durch die Radiologen gesenkt hat. Diese mussten in der KI-unterstützten Gruppe 46 345 Bilder ansehen gegenüber 83'231 in der Kontrollgruppe. Dies bedeutet eine Reduzierung der Arbeitslast um 44,3 Prozent.