DMZ –FORSCHUNG ¦ Sarah Koller 
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Mammografie-Screening-Programme könnte die Brustkrebsvorsorge nachhaltig verbessern. Eine aktuelle Untersuchung, die PRAIM-Studie, beleuchtet die Auswirkungen des Einsatzes von KI in der realen Praxis. Die Studie, eingebettet in das deutsche Mammografie-Screening-Programm, zeigt, wie KI zur Erhöhung der Brustkrebs-Detektionsrate (BCDR) beitragen kann, ohne die Rückrufrate signifikant zu steigern.
Verbesserte Brustkrebsdiagnostik durch KI
Die Ergebnisse der PRAIM-Studie, die über 460.000 Frauen, 119 Radiologen und 12 Screening-Standorte in Deutschland umfasste, unterstreichen den Mehrwert von KI-unterstütztem Screening. Die KI erhöhte die BCDR um 17,6 % im Vergleich zur herkömmlichen Doppelbefundung durch Radiologen. Dabei wurde ein zusätzlicher Brustkrebsfall pro 1.000 gescreenter Frauen entdeckt. Zugleich sank die Rückrufrate leicht, was auf eine höhere Spezifität hindeutet.
Die KI arbeitete in einem „Entscheidungsüberweisungs-Ansatz“, bei dem Untersuchungen mit eindeutig normalen oder auffälligen Befunden direkt bewertet wurden, während unsichere Ergebnisse an Radiologen zur weiteren Interpretation übergeben wurden. Dieses System reduzierte die Arbeitsbelastung der Radiologen erheblich und ermöglichte ihnen, sich auf komplexere Fälle zu konzentrieren.
Entlastung des Gesundheitssystems
Die Untersuchung zeigte, dass der Einsatz von KI die Lesearbeit der Radiologen um bis zu 56,7 % reduzieren könnte, wenn eindeutig normale Befunde nicht mehr manuell geprüft würden. Dies ist besonders relevant vor dem Hintergrund des zunehmenden Mangels an Radiologen und der Ausweitung der Screening-Empfehlungen auf jüngere und ältere Altersgruppen.
Potenziale und offene Fragen
Trotz der positiven Ergebnisse wirft die Studie auch Fragen auf. So bleibt unklar, inwieweit die erhöhte Erkennung von nicht-invasiven Karzinomen (DCIS) zu Überdiagnosen führt. Zudem bedarf es weiterer Untersuchungen, um die langfristigen Auswirkungen auf die Intervalldiagnoseraten und das Krankheitsstadium besser zu verstehen.
Ein weiterer Fokus zukünftiger Forschung wird darauf liegen, festzulegen, unter welchen Bedingungen die Doppelbefundung durch Radiologen vollständig durch KI ersetzt werden könnte. Dies umfasst auch rechtliche und ethische Abwägungen.
Fazit
Die Ergebnisse der PRAIM-Studie zeigen, dass die Integration von KI in Mammografie-Screenings nicht nur die Brustkrebsdiagnostik verbessern, sondern auch die Arbeitsbelastung im Gesundheitswesen reduzieren kann. Sie markiert damit einen bedeutenden Schritt in Richtung einer effektiveren und effizienteren Brustkrebsvorsorge. Gleichzeitig betont die Studie die Notwendigkeit weiterer Forschungen, um die Langzeitfolgen und optimalen Einsatzstrategien von KI zu klären.
Mit der zunehmenden Akzeptanz und Weiterentwicklung von KI steht das Gesundheitswesen vor einer grundlegenden Transformation, die nicht nur die Patientensicherheit erhöht, sondern auch die Ressourcennutzung optimiert.
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