Künstliche Intelligenz (KI) in der Bildgebung der Brust könnte Screening, Diagnose, Risikovorhersage und Prognose verbessern, indem sie die Akkuratesse steigert, die Arbeitsbelastung senkt und den Entscheidungsprozess unterstützt. Was sie leisten kann und wo sich Perspektiven öffnen.
Die Integration von KI in den Screening-Prozess könnte sich als vorteilhaft erweisen, befand Prof. Dr. med. Alexandra Resch (Wien). Aktuelle Daten unterstützen eine behutsame Einführung, allerdings unter strenger Überwachung nach Markteinführung. Für den Brustultraschall gebe es zugelassene Systeme, aber noch wenige Studien zum Nutzen in der Praxis. Für die Integration in die klinische Brust-Magnetresonanztomografie seien die KI-Systeme noch nicht reif und Ansätze in der kontrastmittelverstärkten Mammografie experimentell. Zukünftig aber könne KI helfen, Strahlen- und Kontrastmittel-Dosierung zu optimieren. Mit Verweis auf die Praxisempfehlungen der European Society of Breast Imaging (EUSOBI) befand Resch, dass KI-Werkzeuge in der radiologischen Befundung Hilfsmittel sein können. Radiologinnen und Radiologen können KI-Befunde annehmen oder verwerfen – unter Berücksichtigung aller klinischen Informationen und ohne dies im radiologischen Bericht begründen zu müssen.
Die computerassistierte Detektion (CAD) mit KI dürfte im praktischen Mammografie-Screening einem guten Befunder gleichwertig sein, resümierte Prof. Dr. med. Sylvia H. Heywang-Köbrunner (München) die aktuelle Datenlage. In den bisher veröffentlichten prospektiven Studien habe sich die Detektionsrate (Sensitivität) erhöht, wenn KI als Drittbefunder eingesetzt wurde. Die Recall-Rate (Spezifität) sei im Wesentlichen konstant geblieben oder habe sich verbessert, wodurch die Arbeitslast sinken könne. Die Deutsche S3-Leitlinie empfehle bereits, KI nicht nur als Drittbefunder zu nutzen, sondern auch als Zweitbefunder im deutschen Mammografie-Screening-Programm zu erproben, also mit nur einem weiteren befundenen Menschen.
Kann KI Intervallkarzinome reduzieren?
Intervallkarzinome seien häufig aggressiver und würden oft in einem späteren Stadium diagnostiziert als Tumoren, die im Mammografie-Screening auffallen, erklärte Prof. Dr. med. Stefanie Weigel (Münster). KI-Anwendungen hätten das Potenzial, Intervallkarzinome zu reduzieren. Wenn die KI-positiv-Schwelle nicht zu niedrig sei, ließen sich falsch-positive Befunde und überflüssige Abklärungen weitgehend vermeiden, radiologisch subtile Auffälligkeiten aber bereits lokalisieren, die sonst als falsch-negativ eingestuft und erst in der Folgerunde der Screening-Mammografie erkannt worden wären. Dies könne die Sensitivität von Screening-Programmen steigern. Die digitale Brust-Tomosynthese (DBT) mit synthetischer Mammografie (SM) erreiche eine höhere Programm-Sensitivität als die digitale Mammografie (DM), wenn beide KI-gestützt laufen. Doch erst die Synergie aus Mensch und Maschine könne Screening-Effizienz und Sensitivität steigern.
Symposium „Künstliche Intelligenz in der modernen Mammadiagnostik“ (Veranstalter: Deutsche Gesellschaft für Senologie e. V.)
