Mammografie: KI entdeckt Krebs zuverlässiger

Ein zusätzlicher Tumor pro 1000 Frauen entdeckt

Das Ergebnis: Tatsächlich war die KI den Ärztinnen und Ärzten sogar leicht überlegen: Sie erkannte einen Krebsfall pro 1000 Teilnehmerinnen mehr, nämlich 6,1 pro Tausend im Vergleich zu 5,1 pro Tausend, die Fachleute entdeckten.

Die Zahl der falsch-positiven Ergebnisse, wenn sich also ein Krebsverdacht als unbegründet herausstellte, war in beiden Gruppen mit 1,5 pro 1000 Teilnehmerinnen gleich hoch. Ein solcher falscher Alarm löst unnötige Ängste bei den betroffenen Frauen aus und kann Eingriffe wie eine Gewebeprobe (Biopsie) nach sich ziehen.

KI noch nicht reif für den Praxisalltag

Die Forschenden betonen, dass die Ergebnisse allein noch nicht ausreichen, um KI im Alltag für das Mammografie-Screening breitflächig einzusetzen. Zum einen stammten sämtliche Daten aus dem gleichen Mammografie-Zentrum, sie basierten auf einem einzigen KI-Programm, wurden mit denselben Geräten durchgeführt und vom selben Fachpersonal ausgewertet. Zum anderen erfolgte die Beurteilung durch mittel- bis sehr erfahrene Fachkräfte. In einer anderen Konstellation könnten die Ergebnisse anders ausfallen.

Letztlich wurde die Entscheidung, ob eine Frau aufgrund eines Befundes erneut zu Untersuchungen eingeladen wurde, von einem Menschen getroffen. Das wird sich auch in Zukunft nicht ändern. Doch die KI könnte die Arbeitslast für Ärztinnen und Ärzte künftig deutlich reduzieren.

Ist KI die Lösung für den Fachkräftemangel?

In vielen Ländern herrscht ein Mangel an radiologischen Fachkräften. „Wir hoffen, dass dieser mithilfe von KI behoben werden kann“, sagt die Hauptautorin Kristina Lång.

Ob sich auch die Zahl der sogenannten Intervalltumore dank KI reduzieren lässt, kann erst zu einem späteren Zeitpunkt geklärt werden. Intervalltumore sind Krebsfälle, die zwischen zwei Vorsorgeuntersuchungen diagnostiziert werden. Bei manchen Mammakarzinomen lässt sich früheren Studien zufolge in der Rückschau feststellen, dass Anzeichen dafür bereits bei der ersten Mammografie vorlagen.

„Wir wollen herausfinden, ob die Kombination von radiologischem Fachwissen mit den Möglichkeiten der KI dazu beitragen kann, Fälle zu erkennen, die bei herkömmlichen Screenings übersehen werden“, sagt die Wissenschaftlerin.

Mustererkennung auf Basis Hunderttausender Daten

Für die Auswertung von Mammografie-Bildern werden spezielle KI-Programme trainiert. Dazu füttert man sie mit Daten – in diesem Fall mit mehreren Hunderttausend Mammografie-Bildern sowie den zugehörigen Diagnosen. Auf dieser Basis lernt die KI typische Muster von Tumoren zu identifizieren.

In Zukunft könnte der Nutzen von KI noch weit über die Diagnose hinausgehen: Füttert man die KI auch mit Daten zum Verlauf der Erkrankung, könnte man künftig besser entscheiden, in welchen Fällen welche Form der Therapie besonders vielversprechend ist und wann man beispielsweise auf eine belastende Chemotherapie verzichten kann.