KI-gestütztes Mammographie-Screening: Höhere Sensitivität bei gleichbleibender Spezifität

Eine randomisiert-kontrollierte Studie spricht dafür, dass Künstliche Intelligenz (KI) im Mammographie-Screening die Detektionsleistung verbessern und Befunder entlasten kann. Ein KI-unterstütztes Screening war mit einer höheren Sensitivität im Vergleich zur Standard-Doppelbefundung bei unveränderter Spezifität verbunden.

Es gibt Hinweise darauf, dass KI das Mammographie-Screening verbessern kann, indem sie die Krebsentdeckungsrate erhöht und den Arbeitsaufwand bei der Bildbefundung verringert; ihr Einfluss auf Intervallkarzinome (primäre Brustkrebserkrankungen, die zwischen zwei Screening-Runden oder innerhalb von zwei Jahren nach dem letzten planmäßigen Screening diagnostiziert wurden, ohne beim Screening entdeckt worden zu sein) ist jedoch bislang unbekannt. Ziel einer schwedischen Studie war es daher, die Rate der Intervallkarzinome im Rahmen eines KI-gestützten Mammographie-Screenings mit derjenigen bei der standardmäßigen Doppelbefundung ohne KI zu vergleichen.

In der randomisierten, kontrollierten, einfach verblindeten und bevölkerungsbasierten MASAI-Studie wurde die Nichtunterlegenheit eines KI-unterstützten Screenings hinsichtlich Screeninggenauigkeit untersucht. Die Teilnehmerinnen wurden im Verhältnis 1:1 entweder einem KI-gestützten Mammographie-Screening (Interventionsgruppe) oder der Standard-Doppelbefundung ohne KI (Kontrollgruppe) zugeteilt. Die KI wurde in der einfach verblindeten Untersuchung eingesetzt, um Mammographien entweder einer Einfach- oder Doppelbefundung durch Radiologen zuzuweisen sowie zur Unterstützung bei der Detektion. Der primäre Endpunkt war die Rate an Intervallkarzinomen, mit einer Nichtunterlegenheitsgrenze von 20 Prozent. Zu den sekundären Endpunkten zählen die Merkmale der Intervallkarzinome, die Sensitivität, die Spezifität sowie die Sensitivität aufgeschlüsselt nach Alter, Brustdichte und Krebstyp (In-situ-Karzinome und invasive Karzinome).

Zwischen April 2021 und Dezember 2022 wurden 105.934 Frauen randomisiert der Interventions- oder Kontrollgruppe zugeteilt. Das mittlere Alter lag in der Interventionsgruppe bei 53,8 Jahren (IQR 46,5–63,3) und in der Kontrollgruppe bei 53,7 Jahren (46,5–63,2). Die Rate an Intervallkarzinomen lag bei 1,55 bzw. 1,76 pro 1000 Teilnehmerinnen in der Interventions- bzw. Kontrollgruppe. Das Verhältnis der Raten betrug 0,88 und erfüllte damit das Kriterium der Nichtunterlegenheit. Deskriptiv betrachtet traten in der Interventionsgruppe weniger invasive Intervallkarzinome (75 vs. 89), weniger T2+ Tumoren (38 vs. 48) und weniger Nicht-Luminal-A-Tumoren (43 vs. 59) auf als in der Kontrollgruppe. Die Sensitivität war in der Interventionsgruppe höher als in der Kontrollgruppe (80,5 %vs. 73,8 %). Dieser Effekt zeigte sich konsistent über verschiedene Altersgruppen und Brustdichten hinweg sowie für invasive Karzinome, nicht jedoch für In-situ-Karzinome. Die Spezifität betrug in beiden Gruppen 98,5 Prozent.

Die Ergebnisse sprechen den Autoren zufolge dafür, dass KI-gestütztes Mammographie-Screening die Leistungsfähigkeit des Screenings effizient verbessern kann und für die Implementierung in die klinische Praxis in Betracht gezogen werden sollte.

(nec/lj)