Studie zeigt, dass mehr Fälle von Brustkrebs festgestellt wurden, als KI bei Vorsorgeuntersuchungen eingesetzt wurde

Der Einsatz künstlicher Intelligenz beim Brustkrebs-Screening erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Krankheit erkannt wird, haben Forscher herausgefunden, was ihrer Meinung nach der erste reale Test der Methode ist.

Mehrere Studien deuten darauf hin, dass künstliche Intelligenz Ärzten dabei helfen kann, Krebs zu erkennen, unabhängig davon, ob es sich um Krebs handelt oder nicht Identifizieren Sie abnormales Wachstum in CT-Scans oder Anzeichen von Brustkrebs bei der Mammographie.

Viele Studien sind jedoch retrospektiv – das heißt, dass KI zunächst nicht beteiligt ist –, während Studien, die den gegenteiligen Ansatz verfolgen, oft kleine Stichprobengrößen haben. Wichtige, größere Studien spiegelt nicht unbedingt die reale Nutzung wider.

Jetzt sagen Forscher, dass sie KI zum ersten Mal in einem landesweiten Screening-Programm getestet haben und dabei gezeigt haben, dass sie reale Vorteile bietet.

Prof. Alexander Katalinic, Mitautor der Studie von der Universität Lübeck in Deutschland, sagte: „Wir konnten die Erkennungsrate verbessern, ohne den Schaden für die Frauen, die an der Brustkrebsvorsorgeuntersuchung teilnahmen, zu erhöhen.“ Arbeitsbelastung der Radiologen.

Katalinic und seine Kollegen analysierten Daten von 461.818 Frauen in Deutschland, die sich zwischen Juli 2021 und Februar 2023 im Rahmen eines nationalen Programms für asymptomatische Frauen im Alter von 50 bis 69 Jahren einem Brustkrebs-Screening unterzogen hatten.

Die Scans aller Frauen wurden unabhängig voneinander von zwei Radiologen überprüft. Doch bei 260.739 der Frauen nutzte mindestens einer der Experten ein KI-Tool zur Unterstützung.

Das KI-Tool kennzeichnet Scans, die es als verdächtig erachtet, nicht nur sichtbar als „normal“, sondern gibt auch eine „Sicherheitsnetz“-Warnung aus, wenn ein Scan, den es als verdächtig erachtet, vom Radiologen als verdächtig eingestuft wurde. In einem solchen Fall hebt das Tool auch den Scanbereich hervor, der seiner Meinung nach eine Untersuchung wert ist.

Insgesamt nahmen 2.881 der Frauen an der Studie teil, die in veröffentlicht wurde die Zeitschrift Nature Medicinewurde Brustkrebs diagnostiziert. In der KI-Gruppe war die Erkennungsrate um 6,7 % höher. Aber unter Berücksichtigung von Faktoren wie dem Alter der Frauen und den beteiligten Radiologen stellten die Forscher fest, dass dieser Unterschied zunahm, wobei die Rate für die AI-Gruppe um 17,6 % höher war und bei 6,70 pro 1.000 Frauen im Vergleich zu 5,70 pro 1.000 Frauen für die Standardgruppe. . Mit anderen Worten: Es wurde pro Jahr ein zusätzlicher Krebsfall beobachtet 1.000 Frauen wurden untersucht, als KI eingesetzt wurde.

Entscheidend war, dass das Team sagte, dass die Häufigkeit, mit der Frauen aufgrund eines verdächtigen Scans zur weiteren Untersuchung zurückgerufen wurden, ungefähr gleich sei.

„In unserer Studie hatten wir eine höhere Erkennungsrate, ohne eine höhere Rate falsch positiver Ergebnisse“, sagte Katalinic. „Das ist ein besseres Ergebnis mit der gleichen Verletzung.“

Das Team sagte, das „Sicherheitsnetz“ des Tools sei in der KI-Gruppe 3.959 Mal ausgelöst worden und habe zu 204 Brustkrebsdiagnosen geführt. Im Gegensatz dazu wären 20 Brustkrebsdiagnosen in der AI-Gruppe übersehen worden, wenn Ärzte die von AI als „normal“ eingestuften Scans nicht untersucht hätten.

Stefan Bunk, ein weiterer Co-Autor und Mitbegründer von Vara, dem Unternehmen, das das KI-Tool entwickelt hat, sagte, die Technologie habe die Geschwindigkeit erhöht, mit der Radiologen Scans untersuchten, die als „normal“ gekennzeichnet waren, und Berechnungen hinzugefügt, die zeigten, auch wenn diese Scans „normal“ waren Ohne eine Überprüfung durch Experten wäre die Gesamterkennungsrate für Brustkrebs höher und die Erinnerungsrate niedriger als ohne das Tool. Das bedeute, so sagte er, weniger Fehlalarme für Frauen und eine geringere Arbeitsbelastung für Radiologen.

Stephen Duffy, emeritierter Professor für Krebsvorsorge an der Queen Mary University of London, der nicht an der Arbeit beteiligt war, sagte, die Ergebnisse seien glaubwürdig und beeindruckend.

„Hier im Vereinigten Königreich besteht ein besonderes Interesse daran, ob der Einsatz von KI und einem einzelnen Radiologen die Befundung durch zwei Radiologen sicher ersetzen kann. Je früher dies endgültig untersucht wird, desto besser“, sagte er.

Dr. Kristina Lång von der Universität Lund sagte, die Studie füge die wachsende Zahl an Beweisen hinzu, die die potenziellen Vorteile der Integration von KI in das Mammographie-Screening belegen. Sie fügte jedoch hinzu, dass der starke Anstieg der in situ erkannten Krebsarten Anlass zur Sorge gebe, da diese Krebsarten mit größerer Wahrscheinlichkeit langsamer wachsen und möglicherweise zur Überdiagnoselast des Screenings beitragen.

„Eine langfristige Nachbeobachtung ist unerlässlich, um die klinischen Auswirkungen der Integration von KI in das Mammographie-Screening vollständig zu verstehen“, sagte sie. „Die Ergebnisse sind ermutigend, aber es ist wichtig sicherzustellen, dass wir eine Methode implementieren, die in der Lage ist, klinisch relevante Krebsarten in einem frühen Stadium zu erkennen, wenn eine Früherkennung die Behandlungsergebnisse für die Patienten deutlich verbessern kann.“

Dr. Katharine Halliday, die Präsidentin des Royal College of Radiologists, sagte, die jüngste Volkszählung der Organisation habe einen Mangel an Radiologen im NHS von 29 % ergeben.

„Alle Tools, die unsere Genauigkeit und Produktivität steigern können, sind willkommen. Doch während die potenziellen Vorteile erheblich sind, sind auch die potenziellen Risiken groß“, sagte sie. „Es ist wichtig, dass die Implementierung künstlicher Intelligenz im NHS sorgfältig und mit Experten durchgeführt wird.“ Aufsicht.“