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Radiologie: Wo KI ein Drittel der Arbeit einspart
Eine grosse Kohortenstudie über Mammographien heute wirft ein klares Licht auf die Stärken der Künstlichen Intelligenz.
, 10. Juni 2024 um 14:10letzte Aktualisierung: 10. Oktober 2024 um 07:42
Künstliche Intelligenz hilft den Radiologen: Das ist schon fast eine Binsenwahrheit. Aber offen bleibt dabei die entscheidende Frage: Wieviel hilft sie genau?
Ein Team der Universität und des Unispitals in Kopenhagen wollte das genauer wissen. Es verglich den Aufwand, den die routinemässige Mammographie bei Frauen im Alter von 50 bis 69 verursachte – erstens vor AI; und zweitens heute, also mit AI-Unterstützung. Dabei wurden die Daten von rund 60’000 Patientinnen in jeder Gruppe verwendet.
- Andreas D. Lauritzen , Martin Lillholm, Elsebeth Lynge, Mads Nielsen, Nico Karssemeijer, Ilse Vejborg: «Early Indicators of the Impact of Using AI in Mammography Screening for Breast Cancer», in: «Radiology», Juni 2024.
- doi.org/10.1148/radiol.232479
Das eingesetzte KI-System war nach dem Deep-Learning-Prinzip darauf trainiert worden, verdächtige Mikroverkalkungen oder Läsionen zu erkennen und zu bewerten. Dabei schätzte das KI-Tool die Wahrscheinlichkeit eines Brustkrebs-Falles jeweils in einem Range zwischen 1 bis 10 ein.
Auf der anderen Seite beurteilte ein Radiologen-Zweierteam die Ergebnisse in beiden Gruppen. Konkreter: Bei der «rein menschlich» getesteten Gruppe wurde jedes Screening von zwei Radiologen begutachtet; falls beide Radiologen einen Verdacht schöpften, wurden die Patientinnen zu einer weiteren Konsultation gebeten.
Mehr Fälle – aber weniger falsch-positive Fälle.
In der «AI-Gruppe» wurden die eher unverdächtigen Resultate (mit einer KI-Bewertung von 1 bis 5) von einem erfahrenen Radiologen nochmals geprüft. Waren die Befunde heikler (Note 6 bis 10), so wurden sie mit einem zweiten Radiologen besprochen.
Man kann die Resultate recht kurz halten: Der Mensch wurde spürbar geschlagen.
In der «AI-Gruppe» wurden mehr Brustkrebs-Fälle entdeckt – während aber zugleich die Falsch-Positiv-Rate kleiner war (2,39 Prozent bei den Untersuchungen der Vor-AI-Zeit, 1,63 Prozent mit AI-Unterstützung).
Zugleich gab es für die Radiologen am Ende weniger zu tun: Bei den Radiologen musste dank AI ein Drittel (33,5 Prozent) weniger Untersuchungs-Aufwand verbucht werden.
Die Conclusion der Studie ist denn knapp und deutlich: «In a population-based mammography screening program, using AI reduced the overall workload of breast radiologists while improving screening performance.»
Oder noch kürzer: Der Arbeitsaufwand für die Radiologen sinkt – die Performance wird besser
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