Aus den Kliniken

KI verbessert Brustkrebserkennung im Mammographie-Screening

09.01.2025 - In der weltweit größten prospektiven Studie zum Einsatz von KI im deutschen Mammographie-Screening-Programm konnte die Entdeckungsrate für Brustkrebs um fast 18 % gesteigert werden – ohne dass es vermehrt zu falschem Alarm oder unnötigen Zusatzuntersuchungen kommt.

Die Studie, durchgeführt von der Universität zu Lübeck und dem Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH), Campus Lübeck, und in Zusammenarbeit mit der Firma Vara, zeigt zudem, dass KI die Arbeitslast von Radiologinnen und Radiologen ohne Qualitätsverlust reduzieren kann. Veröffentlicht wurde die Studie in Nature Medicine.

In der PRAIM-Studie wurden die Daten von über 460.000 Frauen ausgewertet, die zwischen 2021 und 2023 an insgesamt zwölf Standorten in Deutschland am Mammographie-Screening-Programm (MSP) teilnahmen. Dabei wurde etwa die Hälfte der Mammographien mithilfe von KI ausgewertet, während die andere Hälfte traditionell durch Doppelbefundung von Radiologen untersucht wurde. „Eigentlich wollten wir mit der Studie zeigen, dass die KI-Befundung der menschlichen Befundung gleichwertig ist“, erklärt Prof. Dr. Alexander Katalinic, Studienleiter und Direktor des Instituts für Sozialmedizin und Epidemiologie an der Universität zu Lübeck und dem UKSH, Campus Lübeck. „Doch die Ergebnisse haben uns positiv überrascht: KI verbessert die Brustkrebsentdeckungsrate sogar signifikant.“

Verbesserte Brustkrebs-Erkennung ohne Qualitätsverlust

Im Detail zeigte die Studie, dass unter 1.000 Frauen mit KI-Befundung 6,7 Brustkrebsfälle entdeckt wurden, im Vergleich zu 5,7 Fällen ohne KI. Somit wurde durch KI pro 1.000 Frauen ein zusätzlicher Brustkrebsfall erkannt. Gleichzeitig blieb die Rate an Frauen, die aufgrund auffälliger Befunde zu weiteren Untersuchungen eingeladen wurden, stabil (KI: 37,4/1.000 vs. 38,3/1000). Stefan Bunk, CTO des KI-Unternehmens Vara, betont die globale Relevanz: „Die PRAIM-Studie zeigt das enorme Potenzial von KI, Screening-Programme weltweit zu verbessern. Diese Evidenz wird die Diskussion über die Integration von KI in Gesundheitssysteme auf ein neues Niveau heben.“

Reduktion der Arbeitslast für Radiologen

Ein weiteres bemerkenswertes Ergebnis der Studie war die mögliche Effizienzsteigerung. Simulationen konnten das Potential der KI zur Reduktion der Arbeitsbelast im MSP zeigen. Würden alle Fälle, die die KI als unauffällig bezeichnet, nicht mehr von Menschen befundet, würde die Brustkrebsentdeckungsrate trotzdem 16,7 % höher liegen.
Gleichzeitig ließ sich die Anzahl der Wiedereinbestellungen um 15 % reduzieren. Angesichts der aktuellen Belastung, bei der Radiologen jährlich 24 Millionen Einzelbilder bewerten müssen, bietet der Einsatz von KI erhebliches Entlastungspotenzial. „Wir hoffen, dass die höhere Trefferrate mit KI die Prognose für Frauen mit Brustkrebs weiter verbessern kann. Dies werden wir in der Folge untersuchen“, sagt Prof. Katalinic.
 

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