KI erkennt gefährliche Brustkrebs-Tumore früher

Die schwedische MASAI-Studie belegt, dass KI-gestützte Mammographien mehr Krebsfälle finden und aggressive Tumore früher erkennen. Die Arbeitslast für Radiologen sinkt dabei erheblich.

Eine große klinische Studie zeigt: Künstliche Intelligenz verbessert die Früherkennung aggressiver Brustkrebsarten deutlich. Das könnte Mammographie-Programme weltweit revolutionieren.

Die Ergebnisse der schwedischen MASAI-Studie, der größten randomisierten Untersuchung dieser Art, sind jetzt im Fachjournal The Lancet veröffentlicht. Über 106.000 Frauen nahmen teil. Das zentrale Ergebnis: KI-unterstützte Mammographien fanden nicht nur mehr Krebsfälle – sie reduzierten auch die Rate der Intervallkarzinome um 12 Prozent. Diese Tumore werden zwischen den routinemäßigen Screening-Terminen entdeckt und sind oft besonders aggressiv.

KI spürt aggressive Tumore auf

Besonders beeindruckend ist die Wirksamkeit der KI bei der Identifizierung der gefährlichsten Krebsformen. In der KI-Gruppe sank die Diagnose aggressiver Subtypen wie triple-negativer und HER2-positiver Tumore um 27 Prozent. Auch große Tumore wurden um 21 Prozent seltener entdeckt.

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„Die KI findet nicht einfach mehr Krebs, sondern speziell die klinisch relevanten Fälle“, erklärt ein Studienautor. Tatsächlich wurden in der KI-Gruppe 81 Prozent der Krebsfälle beim ersten Screening entdeckt – in der Kontrollgruppe mit Standard-Doppelbefundung durch zwei Radiologen waren es nur 74 Prozent. Entscheidend: Die Falsch-Positiv-Rate blieb mit etwa 1,5 Prozent in beiden Gruppen stabil.

So funktioniert das KI-Screening

In der Studie wurde ein kommerziell verfügbares KI-System in das schwedische nationale Brustkrebs-Screening integriert. Der Ablauf: Ein Algorithmus analysierte jede Mammographie-Aufnahme zuerst und vergab einen Risiko-Score. Als unauffällig eingestufte Aufnahmen wurden dann nur von einem Radiologen begutachtet. Bei verdächtigen Scans arbeiteten zwei Ärzte – unterstützt durch KI-Markierungen auffälliger Bereiche.

Dieses Verfahren entlastet das medizinische Personal erheblich. Erste Ergebnisse derselben Studie hatten bereits eine 44-prozentige Reduktion der Arbeitslast für Radiologen gezeigt. „Die KI ist ein unermüdliches zweites Augenpaar“, so ein Experte. Besonders bei dichtem Brustgewebe, wo Tumore schwer zu erkennen sind, kann die Technologie subtile Auffälligkeiten markieren.

Was bedeutet das für Deutschland?

Die Studienergebnisse könnten auch deutsche Screening-Programme verändern. Brustkrebs ist hierzulande die häufigste Krebserkrankung bei Frauen. Die Kooperationsgemeinschaft Mammographie betreut das deutsche Früherkennungsprogramm für Frauen zwischen 50 und 69 Jahren. Eine Integration von KI-Systemen könnte die Qualität weiter verbessern – und möglicherweise Kapazitätsengpässe bei Fachärzten mildern.

„Der Ansatz, KI als Unterstützung statt als Ersatz für Ärzte einzusetzen, ist vielversprechend“, kommentiert eine deutsche Onkologin. Radiologen könnten sich so auf die komplexesten Fälle konzentrieren. Allerdings betonen die Forscher: Weitere Studien in verschiedenen Gesundheitssystemen sind nötig, um die Ergebnisse zu validieren.

Langfristige Aussichten

Die MASAI-Studie wird die Integration von KI in die Krebsdiagnostik beschleunigen. Der langfristige Einfluss auf die Brustkrebs-Sterblichkeit lässt sich zwar erst in Jahren bewerten. Doch die Reduktion aggressiver Intervallkarzinome ist ein starkes frühes Erfolgssignal.

Forscher arbeiten bereits an verfeinerten Algorithmen, die mit größeren und diverseren Datensätzen trainiert werden. Das Ziel: Noch präzisere Vorhersagen verschiedener Krebs-Subtypen. Dieser Durchbruch markiert einen wichtigen Schritt hin zu einer personalisierten Medizin, in der KI-gestützte Früherkennung mehr Leben retten kann.

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