KI-gestütztes Mammographie-Screening

Es gibt Hinweise darauf, dass künstliche Intelligenz (KI) das Mammographie-Screening verbessern kann, indem sie die Krebserkennung erhöht und die Arbeitsbelastung bei der Befundung verringert. In dieser randomisierten schwedischen Studie wurden 105’934 Teilnehmerinnen im Verhältnis 1:1 entweder einer KI-gestützten Untersuchung oder der standardmässigen Doppelbefundung ohne KI zugewiesen. In der KI-Gruppe wurden die Mammographien von einem handelsüblichen KI-System interpretiert, das verdächtige Befunde analysierte und einen Gesamt-Risikowert lieferte. Dieser Wert wurde zur Triage der Untersuchungen in Einzel- oder Doppelbefundung verwendet. Das KI-System hob zudem potenziell verdächtige Verkalkungen und Weichteilläsionen hervor; diese Markierungen wurden aber von den Radiologinnen und Radiologen erst nach ihrer eigenen Begutachtung überprüft. In der Vergleichsgruppe wurden die Untersuchungen ohne KI, aber immer durch zwei Fachleute ausgewertet. Primärer Endpunkt war die Rate von Intervallkarzinomen innerhalb von zwei Jahren. Als Intervallkarzinome galten jene primären Brustkrebserkrankungen, die zwischen zwei Screening-Untersuchungen oder innerhalb von zwei Jahren nach dem letzten planmässigen Screening diagnostiziert wurden. Im Vergleich zu durch Vorsorgeuntersuchungen entdeckten Karzinomen weisen Intervallkarzinome ungünstigere histopathologische Merkmale und eine höhere Sterblichkeit auf. Die Intervallkarzinomrate ist daher ein wichtiger Massstab für die Wirksamkeit von Vorsorgeuntersuchungen. Die Intervallkarzinomrate betrug 1,55/1000 in der KI-Gruppe gegenüber 1,76/1000 in der Vergleichsgruppe und erfüllte damit das Kriterium der Nicht-Unterlegenheit (Rate Ratio 0,88). Die Sensitivität war für invasiven Krebs, nicht jedoch für In-situ-Krebs in der KI-Gruppe höher (80,5%) als in der Vergleichsgruppe (73,8%). Die Spezifität betrug 98,5% für beide Gruppen. Obwohl die Studie nicht darauf ausgelegt war, eine Überlegenheit nachzuweisen, wiesen die in der KI-Gruppe diagnostizierten Intervallkarzinome günstigere Merkmale auf als jene in der Vergleichsgruppe. Zusätzlich reduzierte die KI den Befundungs-Aufwand erheblich. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein KI-gestütztes Scree