In der nach eigenen Angaben weltweit größten prospektiven Studie zum Einsatz von KI im deutschen Mammographie-Screening-Programm (MSP) konnte die Entdeckungsrate für Brustkrebs um fast 18 % gesteigert werden – ohne dass es vermehrt zu falschem Alarm oder unnötigen Zusatzuntersuchungen kommt.
Die Studie, durchgeführt von der Universität zu Lübeck und dem Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH), Campus Lübeck, und in Zusammenarbeit mit der Firma Vara, zeigt zudem, dass KI die Arbeitslast von Radiologinnen und Radiologen ohne Qualitätsverlust reduzieren kann. Veröffentlicht wurde die Studie im Fachjournal Nature Medicine, teilt die Universität Lübeck mit.
In der sogenannten PRAIM-Studie wurden die Daten von über 460.000 Frauen ausgewertet, die zwischen 2021 und 2023 an zwölf Standorten in Deutschland am Mammographie-Screening-Programm (MSP) teilnahmen. Dabei wurde etwa die Hälfte der Mammographien mithilfe von KI ausgewertet, während die andere Hälfte traditionell durch Doppelbefundung von Radiologinnen und Radiologen untersucht wurde. „Eigentlich wollten wir mit der Studie zeigen, dass die KI-Befundung der menschlichen Befundung gleichwertig ist“, erklärt Prof. Dr. Alexander Katalinic, Studienleiter und Direktor des Instituts für Sozialmedizin und Epidemiologie an der Universität zu Lübeck und dem UKSH, Campus Lübeck. „Doch die Ergebnisse haben uns positiv überrascht: KI verbessert die Brustkrebsentdeckungsrate sogar signifikant.“
Im Detail zeigte die Studie, dass unter 1.000 Frauen mit KI-Befundung 6,7 Brustkrebsfälle entdeckt wurden, im Vergleich zu 5,7 Fällen ohne KI. Somit wurde durch KI pro 1.000 Frauen ein zusätzlicher Brustkrebsfall erkannt. Gleichzeitig blieb die Rate an Frauen, die aufgrund auffälliger Befunde zu weiteren Untersuchungen eingeladen wurden, stabil (KI: 37,4/1.000 vs. 38,3/1.000). Stefan Bunk, CTO des KI-Unternehmens Vara, betont die Relevanz: „Die PRAIM-Studie zeigt das enorme Potenzial von KI, Screening-Programme weltweit zu verbessern. Diese Evidenz wird die Diskussion über die Integration von KI in Gesundheitssysteme auf ein neues Niveau heben.“
