ai evaluation of breast mammograms
KI-gestützte Auswertung von Brustdichtekategorien auf digitalen Brusttomosynthesebildern gemäß BI-RADS 5th Edition. Kategorie A: fast ausschließlich Fett; Kategorie B: verstreute fibroglanduläre Dichten; Kategorie C: heterogen dicht; und Kategorie D: extrem dicht.

Artikel • Erfahrungsbericht zum Triple Reading

Mammadiagnostik: Die KI im Bunde der Dritte

Seit Februar setzt die Universitätsklinik Innsbruck auf eine künstliche Intelligenz (KI), die zwei menschlichen Befundern in der Mammadiagnostik zur Seite steht. Auf dem Deutschen Röntgenkongress sprach Dr. Birgit Amort über das neue Arbeiten mit der Technik. Dabei ließ die leitende Oberärztin Mammadiagnostik am Department Radiologie der Uniklinik durchblicken, dass der Algorithmus trotz aller Vorteile keinesfalls das Wunderwerkzeug bei der Brustkrebs-Diagnostik ist – und erklärte, welche Vorkehrungen getroffen werden, um potenziell folgenschwere Fehldiagnosen zu verhindern.

Artikel: Wolfgang Behrends

Kein unfehlbarer Diagnostiker – aber eine große Arbeitserleichterung

Seit Kurzem nutzt auch die Mammadiagnostik an der Universitätsklinik Innsbruck KI für das sogenannte Triple Reading: Dabei kommt zusätzlich zu zwei zertifizierten Radiologen ein Algorithmus zum Einsatz. „Unser Ziel ist dabei die Verbesserung klinischer Abläufe, Reduktion der Arbeitsbelastung und von Überdiagnosen sowie Unterstützung bei der Diagnose und Prognosen“, zählt die Expertin auf. Das KI-basierte System Transpara Breast Care der Firma Screenpoint Medical habe bereits in groß angelegten Studien gezeigt, dass es etwa ein Fünftel zusätzliche Karzinome erkennt, die ansonsten übersehen worden wären.

Der Gatekeeper ist bei uns der Ultraschall

Birgit Amort

Im Praxistest liefere das System auch bei schwierigen Fällen zuverlässige Resultate, selbst bei dichtem Brustgewebe (ACR 3 und 4). Dem gegenüber zählte die Expertin einige falsch-positive Befunde auf: „Die KI macht also nicht immer nur weniger Arbeit, sondern manchmal auch ein bisschen mehr.“ So sorgten unter anderem Gefäßverkalkungen im Zusammenspiel mit einer hohen Gewebedichte oder operationsbedingte Veränderungen der Brust für eine ungerechtfertigte Anhebung des Risikoscores durch die KI. Vereinzelt wurden auch Karzinome vom Algorithmus übersehen, die aber im Ultraschall über die tumorbedingte Hypervaskularisierung entdeckt wurden. Daher sei es auch in Zukunft unabdingbar, dass der Mensch bei der Diagnostik das letzte Wort behalte, betont die Radiologin. 

Dennoch zieht Amort nach dem ersten Monat mit KI-Unterstützung eine positive Zwischenbilanz, da die Zeitersparnis durch den Algorithmus den Mehraufwand beim Gegenchecken falsch-positiver Funde mehr als wettmache. Wichtig sei, sich der Schwächen der KI bewusst zu sein, und insbesondere bei Patientinnen mit dichtem Brustgewebe genau hinzuschauen. „Der Gatekeeper ist bei uns der Ultraschall“, berichtet sie. Die hohe Expertise der Sonografen in ihrem Haus stelle sicher, dass keine kritischen Befunde durch die Maschen fallen. KI sei eine enorm spannende Technologie, die einen großen Einfluss auf die diagnostische Bildgebung haben wird, so ihre abschließende Prognose. 


Literatur: 

  1. Zhang J et al.: Recent advancements in artificial intelligence for breast cancer: Image augmentation, segmentation, diagnosis, and prognosis approaches; Seminars in Cancer Biology 2023
  2. Tari DU et al.: Breast Density Evaluation According to BI-RADS 5th Edition on Digital Breast Tomosynthesis: AI Automated Assessment Versus Human Visual Assessment; Journal of Personalized Medicine 2023
  3. Shoshan Y et al.: Artificial Intelligence for Reducing Workload in Breast Cancer Screening with Digital Breast Tomosynthesis; Radiology 2022
  4. Dembrower K et al.: Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study; Lancet Digital Health 2023

20.05.2024

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