Mammographie mit KI: Verlässlich und zeitsparend?

KI bei der Mammographie: Den Einsatz von künstlicher Intelligenz untersuchte nun eine randomisierte Studie. Können dadurch mehr Tumore entdeckt werden?

KI-Software deckte 20 % mehr Tumore auf als Doppelbefundung

Während bislang nur retrospektive Studien zum Einsatz von KI bei der Mammographie vorlagen, wurden im August 2023 die Ergebnisse einer ersten randomisierten Studie vorgestellt. Die fortlaufende MASAI-Studie schloss 80.033 Frauen im Alter von 40 bis 80 Jahren ein, die in 2 Gruppen randomisiert wurden:1

In einer ersten Interims-Analyse wurde der sekundäre Endpunkt der Krebserkennungsrate (cancer detection rate, CDR) ausgewertet: die Anzahl an detektierten Krebserkrankungen pro 1.000 Untersuchungen. Dabei konnte mithilfe der KI-Software 1 Mammakarzinom mehr pro 1.000 untersuchte Frauen erkannt werden als auf dem herkömmlichen Weg:1

Somit deckte die KI-gestützte Befundung 20 % mehr Tumore auf (Verhältnis von 1,2; 95 %-KI 1,0-1,5; p = 0,052) bei einer falsch-positiven Rate von 1,5 % in beiden Gruppen.1

KI-System bringt Arbeitsersparnis mit sich

Zudem konnte die MASAI-Studie aufzeigen, dass mithilfe der KI-Software 36.886 weniger Mammographien als in der Kontrollgruppe durch Radiolog:innen ausgewertet werden mussten:1

Durch die Hinzunahme von KI könnte somit die Arbeitslast der Radiolog:innen deutlich gesenkt werden – nach Schätzungen der Forschungsgruppe wurden ca. 5 Monate an Arbeitszeit gespart.1

Die Autor:innen wiesen jedoch auf einige Einschränkungen der Studie hin: Lediglich ein KI-System und eine Art von Mammographiegerät wurden an einem einzigen Zentrum eingesetzt. Weitere Analysen müssten demnach mit anderen KI-Algorithmen oder anderen Radiolog:innen durchgeführt werden. Zudem würde die zukünftige Auswertung des primären Endpunktes der Intervallkrebsrate aufzeigen, ob die KI-Unterstützung auch zu einem effektiveren Screening führt.1

Invasive & kleine Tumoren durch KI entdecken?

Auch eine im Dezember 2023 publizierte Auswertung einer prospektiven Studie kam zu dem Ergebnis, dass der Einsatz von KI – in diesem Fall zusätzlich zur Doppelbefundung – die Anzahl an detektierten Tumoren erhöht. So konnte das KI-System pro 1.000 Fälle zwischen 0,7 und 1,6 weitere Krebserkrankungen aufdecken, die zunächst im Rahmen der Doppelbefundung als „negativ“ eingestuft wurden.2

Dabei war ein Großteil der von KI entdeckten Tumoren invasiv (83,3 %) und ≤ 10 mm groß (47 %). Weiterhin hatte der Einsatz von KI nur einen minimalen Einfluss auf die Wiedereinbestellungsrate (Erhöhung zwischen 0,16 und 0,3 %).2

Hinsichtlich ihrer Studie nannten die Autor:innen ähnliche Limitationen wie in der MASAI-Studie: lediglich ein KI-System, ein Screening-Zentrum und der mögliche Einfluss durch die teilnehmenden Radiolog:innen.2

Quelle

  1. Lång K et al. Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. The Lancet Oncology. 2023;24(8):936-944.
  2. Ng AY et al. Prospective implementation of AI-assisted screen reading to improve early detection of breast cancer. Nat Med. 2023;29(12):3044-3049.

PP-AL-DE-2402