Eine KI-gesteuerte Brustkrebs-Früherkennung entdeckt 9 Prozent mehr Tumore und halbiert gleichzeitig die Arbeitslast für Ärzte. Das belegt eine bahnbrechende Studie aus Schweden, die jetzt im Top-Journal The Lancet veröffentlicht wurde. Die Ergebnisse könnten die Krebsvorsorge in Deutschland und Europa revolutionieren.
Durchbruch in der Krebsdiagnostik
Die sogenannte MASAI-Studie liefert den bisher stärksten Beleg für den medizinischen Nutzen Künstlicher Intelligenz. In dem groß angelegten Versuch mit über 100.000 Frauen in Schweden erwies sich die KI-gestützte Auswertung von Mammografie-Bildern der klassischen Doppelbefundung durch Radiologen als überlegen.
Konkret entdeckte das System 81 Prozent der Krebsfälle – im Vergleich zu 74 Prozent in der Kontrollgruppe. Das entspricht einer relativen Steigerung von 9 Prozent. Entscheidend: Diese höhere Trefferquote ging nicht mit mehr Fehlalarmen einher. Die Falsch-Positiv-Rate blieb mit 1,5 Prozent nahezu identisch.
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„Die KI identifizierte präzise klinisch relevante Tumore, die sonst möglicherweise übersehen worden wären“, erklärt Studienleiterin Dr. Kristina Lång von der Universität Lund. Das sei entscheidend, um Patienten unnötige Ängste und invasive Folgeuntersuchungen zu ersparen.
Weniger aggressive Spät-Entdeckungen
Besonders bedeutsam ist die Wirkung auf sogenannte Intervallkarzinome. Dabei handelt es sich um aggressive Tumore, die zwischen den regulären Screening-Terminen entdeckt werden – oft mit schlechterer Prognose.
In der KI-Gruppe lag die Rate dieser Spät-Entdeckungen in den zwei Jahren nach dem Screening um 12 Prozent niedriger. Ein klarer Hinweis darauf, dass die KI frühe Anzeichen erkennt, die menschliche Gutachter übersehen könnten. Frühere Intervention bedeutet in der Regel bessere Überlebenschancen.
Antwort auf den Ärztemangel
Neben der höheren Genauigkeit adressiert das System ein drängendes Problem: den globalen Mangel an Radiologen. Die Studie bestätigt, dass der KI-Einsatz die Arbeitslast der Ärzte nahezu halbiert.
Das System fungiert als intelligente Vorauswahl: Es kategorisiert Mammografien nach Risiko. Niedrig-Risiko-Bilder begutachtet nur ein Radiologe, Hoch-Risiko-Bilder weiterhin zwei. Diese Triage-Methode ermöglicht es, das wertvolle Fachwissen der Ärzte gezielt einzusetzen.
„Die Technologie soll Menschen nicht ersetzen“, betont Erstautorin Jessie Gommers vom Radboud Universitätsklinikum in den Niederlanden. „Aber sie bietet eine praktikable Strategie, um den enormen Druck auf Radiologie-Abteilungen zu bewältigen.“ Für Deutschland, das ebenfalls unter langen Wartezeiten und Personalknappheit leidet, könnte dieser Effizienzgewinn entscheidend sein.
Was bedeutet das für Deutschland?
Die Veröffentlichung in einem renommierten Fachjournal wie The Lancet wird die Einführung von KI in Screening-Programme in Europa beschleunigen. Krankenhausbetreiber und Gesundheitsbehörden suchten bisher nach belastbaren Nachweisen für Sicherheit, Wirksamkeit und Wirtschaftlichkeit.
Die MASAI-Studie liefert nun diesen „Goldstandard“. Experten raten dennoch zu einer behutsamen Umsetzung. Die Studie wurde mit spezifischer Mammografie-Technik und KI-Algorithmen in Schweden durchgeführt. Bevor die Technologie flächendeckend zum Einsatz kommt, sind lokale Validierungsstudien nötig – auch in Deutschland.
Der Erfolg in der Brustkrebsvorsorge ebnet zudem den Weg für KI in anderen Bereichen, etwa bei der Früherkennung von Lungen- oder Prostatakrebs. In Schweden und anderen nordischen Ländern werden die Gesundheitsbehörden die Ergebnisse nun prüfen, um möglicherweise einen neuen Versorgungsstandard festzulegen.
Für Millionen Frauen, die regelmäßig zur Mammografie gehen, verspricht diese Entwicklung eine Zukunft, in der Vorsorge nicht nur schneller, sondern deutlich zuverlässiger wird.
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