KI-Studie: Revolutionäre Früherkennung von Brustkrebs in Deutschland!

Eine aktuelle Studie der Universität Lübeck und des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH) zeigt, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die Früherkennung von Brustkrebs erheblich verbessern kann. Die Ergebnisse dieser Studie wurden im Fachjournal Nature Medicine veröffentlicht. Bei der Untersuchung wurden Daten von über 460.000 Frauen ausgewertet, die zwischen 2021 und 2023 am Mammografie-Screening-Programm (MSP) in Deutschland teilnahmen.

Die Studie belegt, dass KI die Entdeckungsrate von Brustkrebs um fast 18 % steigern kann, ohne die Rate an falschen Alarmen oder unnötigen Zusatzuntersuchungen zu erhöhen. Dabei wurden etwa die Hälfte der Mammographien mit KI ausgewertet, während die andere Hälfte traditionell durch Radiologen begutachtet wurde. Es wurde festgestellt, dass KI pro 1.000 Frauen 6,7 Brustkrebsfälle entdeckte, im Vergleich zu 5,7 Fällen in der Kontrollgruppe. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass durch KI zusätzliche Brustkrebsfälle entdeckt werden können.

Erwartungen und Auswirkungen der Studie

Alexander Katalinic, Direktor des Instituts für Sozialmedizin und Epidemiologie und Leiter der PRAIM-Studie, äußerte sich optimistisch über die verbesserten Prognosen für Frauen mit Brustkrebs. Insbesondere in Schleswig-Holstein haben gesetzlich krankenversicherte Frauen im Alter zwischen 50 und 75 Jahren die Möglichkeit, alle zwei Jahre eine kostenlose Röntgenuntersuchung der Brust in Anspruch zu nehmen. Dies ist besonders bedeutsam, da Brustkrebs die häufigste Krebserkrankung bei Frauen in Deutschland ist, mit jährlich 78.000 Neuerkrankungen.

Der Einsatz von KI könnte nicht nur diagnostische Lücken schließen, sondern auch die Arbeitsbelastung für Radiologen signifikant reduzieren. Jährlich bewerten Radiologen rund 24 Millionen Einzelbilder im Rahmen des Screening-Programms, was die Relevanz neuer Technologien zur Unterstützung der Fachkräfte unterstreicht. Laut Stefan Bunk, CTO von Vara, bietet der Einsatz von KI großes Potenzial zur Verbesserung globaler Screening-Programme, zudem könnte die Zahl der Wiedereinbestellungen um bis zu 15 % gesenkt werden, während die Erkennung unauffälliger KI-Befundungen signifikant erhöht werden könnte.