Ärzte, die KI verwenden, erkranken häufiger an Brustkrebs als entweder allein

Die getestete Software stammt von Vara, einem in Deutschland ansässigen Startup, das auch die Studie durchgeführt hat. Die KI des Unternehmens wird bereits in mehr als einem Viertel der Brustkrebs-Früherkennungszentren in Deutschland eingesetzt und wurde Anfang dieses Jahres in einem Krankenhaus in Mexiko und einem weiteren in Griechenland eingeführt.

Das Vara-Team testete mit Hilfe von Radiologen des Universitätsklinikums Essen in Deutschland und des Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York zwei Ansätze. In der ersten arbeitet die KI allein, um Mammogramme zu analysieren. Andererseits unterscheidet die KI automatisch zwischen Scans, die sie für normal hält, und solchen, die Anlass zur Sorge geben. Er überweist diese an einen Radiologen, der sie untersucht, bevor er die Auswertung der KI sieht. Dann würde die KI eine Warnung ausgeben, wenn sie Krebs entdeckte, während der Arzt dies nicht tat.

„In dem vorgeschlagenen KI-basierten Verfahren mussten fast drei Viertel der Screening-Studien nicht von einem Radiologen überprüft werden, während die Gesamtgenauigkeit verbessert wurde.“

Karl Langlotz

Um das neuronale Netzwerk zu trainieren, fütterte Vara KI-Daten von mehr als 367.000 Mammogrammen, einschließlich Notizen von Radiologen, Originalbeurteilungen und Informationen darüber, ob die Patientin letztendlich Krebs hatte, um zu lernen, wie man diese Scans in einen von drei Eimern platziert:“, “ nicht zuversichtlich“ (in dem keine Vorhersage gemacht wird) und „zuversichtlich Krebs“. Die Ergebnisse beider Ansätze wurden dann mit Entscheidungen verglichen, die ursprünglich von echten Radiologen auf 82.851 Mammogrammen von Screening-Zentren getroffen wurden, die nicht zu den Scans beigetragen haben, die zum Trainieren der KI verwendet wurden.

Der zweite Ansatz – Arzt und KI arbeiten zusammen – war bei der Erkennung von Brustkrebs um 3,6 % besser als ein allein arbeitender Arzt und löste weniger Fehlalarme aus. Dies wurde erreicht, während automatisch als normal klassifizierte Scans verworfen wurden, die 63 % aller Mammographien ausmachten. Diese intensive Rationalisierung könnte die Arbeitsbelastung der Radiologen verringern.

Nach Brustkrebs-Screenings werden Patientinnen mit einem normalen Scan entlassen, während ein anormaler oder unklarer Scan Folgetests auslöst. Aber Radiologen untersuchen Mammogramme 1 von 8 Krebserkrankungen übersehen. Müdigkeit, Überarbeitung und sogar die Tageszeit beeinträchtigen die Fähigkeit von Radiologen, Tumore zu identifizieren, wenn sie Tausende von Untersuchungen ansehen. Subtile visuelle Anzeichen lösen im Allgemeinen auch weniger Alarm aus, und dichtes Brustgewebe, das hauptsächlich bei jüngeren Patientinnen zu finden ist, macht Anzeichen von Krebs schwerer zu erkennen.

Radiologen, die reale KI verwenden, sind nach deutschem Recht verpflichtet, jede Mammographie zu überprüfen, zumindest einen Blick auf die zu werfen, die die KI als gut bezeichnet. Die KI hilft ihnen immer noch, indem sie Berichte über als normal gekennzeichnete Scans vorab ausfüllt, obwohl der Radiologe den Anruf der KI immer noch ablehnen kann.

Thilo Töllner, Radiologe und Leiter eines deutschen Brustkrebs-Früherkennungszentrums, nutzt das Programm seit zwei Jahren. Er ist manchmal anderer Meinung, wenn die KI die Scans als normale Berichte klassifiziert und manuell ausfüllt, um eine andere Schlussfolgerung widerzuspiegeln, aber er sagt: „Normale sind fast immer normal.“ Im Allgemeinen „Sie müssen nur die Eingabetaste drücken“.

Mammogramme, die die IA als „mehrdeutige Krebserkrankungen“ oder „bestätigte Krebserkrankungen“ gekennzeichnet hat, werden an einen Radiologen überwiesen, jedoch erst, nachdem der Arzt eine erste unabhängige Bewertung abgegeben hat.

Ebert Maier

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