Studie: KI-Methode zur Auswahl von Frauen für MRT-Screening verbessert Brustkrebserkennung

Eine Studie des Karolinska University Hospital, Schweden, zeigt, dass eine KI-basierte Methode zur Auswahl von Frauen für ein zusätzliches Screening mit Magnetresonanztomographie (MRT) die Erkennung von Brustkrebs, der bei der Mammographie übersehen wurde, verbessern kann.

Die randomisierte klinische Studie „ScreenTrustMRI“, die von dem Forscher Fredrik Strand am Karolinska University Hospital geleitet und in der Fachzeitschrift „Nature Medicine“ veröffentlicht wurde, untersuchte eine neu entwickelte KI-Technologie zur Beurteilung von Mammographiebildern und zur Identifizierung von Frauen mit hohem Risiko dafür, dass Krebs bei ihnen übersehen wird. Von den Frauen, die einen hohen KI-basierten Score erhielten (die oberen 6,9 Prozent), wurde der Hälfte nach dem Zufallsprinzip angeboten, an einer zusätzlichen MRT-Untersuchung teilzunehmen.

Durch das sogenannte Deep Learning könne die KI-Technologie komplexere Bildmuster erfassen als die aktuelle Methode, die auf der mammographischen Dichte basiert, bei der normalerweise zwischen vier Kategorien gewählt wird, die von einem Radiologen oder einer Computersoftware bewertet werden, heißt es in der Studie. Insgesamt wurden so 36 Krebserkrankungen bei 559 Frauen entdeckt, die zuvor durch eine Standard-Mammographie für gesund befunden worden waren.

„Wir hatten natürlich gehofft, dass die von uns entwickelte KI-Methode gut dazu geeignet wäre, auszuwählen, wer eine zusätzliche MRT-Untersuchung benötigt, aber dass sie dazu führen würde, dass wir so viele übersehene Krebserkrankungen entdecken würden, hätten wir nicht im Traum erwartet“, berichtet Strand, Radiologe am Karolinska-Universitätskrankenhaus und Forscher in der Abteilung für Onkologie und Pathologie am Karolinska-Institut.

Im Vergleich zu den Ergebnissen einer früheren Studie, die auf der mammografischen Dichte basierte, war die KI-Methode bei der Krebserkennung etwa viermal effektiver: Sie erkannte 64 Fälle pro 1000 MRT-Untersuchungen gegenüber 16,5 Fällen pro 1000 in der vorherigen Studie. Diese KI-basierte Methode erwies sich als sehr vielversprechend für die Verbesserung der Erkennung invasiver und multifokaler Krebsformen und unterstreicht ihr Potenzial als Ergänzung zur traditionellen Mammografie, so die Forscher.