KI verbessert Erkennung kleinster Brustkrebs-Anzeichen in der Mammographie

Neue Studien zeigen, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Mammographie die Erkennung von Brustkrebs – insbesondere kleiner, schwer erkennbarer Tumoren – signifikant verbessert. KI-gestützte Systeme helfen Radiologinnen und Radiologen dabei, subtile Veränderungen im Brustgewebe früher und zuverlässiger zu identifizieren, ohne die Rate unnötiger Rückrufe zu erhöhen.

ZENTRALE Überblick

  • KI-basierte Mammographie erkennt bis zu 29 % mehr Brustkrebserkrankungen als herkömmliche Verfahren.
  • Besonders kleine, frühe Tumoren und invasive Krebsarten werden häufiger entdeckt.
  • Die Integration von KI verbessert die Detektionsrate, ohne die Zahl der Fehlalarme zu erhöhen und entlastet Radiologenteams.

Studienlage: Mehr Krebserkennung, weniger Fehlalarme

Mehrere große, aktuelle Studien aus Deutschland und Schweden belegen die Vorteile von KI in der Brustkrebsfrüherkennung. In der deutschen PRAIM-Studie mit über 460.000 Frauen wurde durch KI-gestützte Doppelbefundung eine Brustkrebs-Detektionsrate von 6,7 pro 1.000 Frauen erreicht – das sind rund 18 % mehr als bei der herkömmlichen Doppelbefundung durch zwei Radiologen. Gleichzeitig blieb die Rückrufrate stabil oder sank sogar leicht, was bedeutet, dass nicht mehr Frauen unnötig zu weiteren Untersuchungen einbestellt wurden.

Auch die schwedische MASAI-Studie bestätigt: KI-unterstützte Mammographie erkennt 29 % mehr Krebsfälle, darunter auch mehr invasive und potenziell gefährliche Tumoren im Frühstadium. Besonders bemerkenswert ist, dass KI auch bei dichten Brustgeweben und sehr kleinen Tumoren (<20 mm) ihre Stärken ausspielt – Bereiche, in denen menschliche Leserinnen und Leser häufiger Fehler machen.

Vorteile für Patientinnen und Gesundheitssystem

  • Frühere Diagnose: KI erkennt winzige, oft schwer sichtbare Veränderungen, was die Chancen auf eine erfolgreiche Behandlung verbessert und die Prognose der Patientinnen erhöht.
  • Weniger Überdiagnosen: Die Zahl der unnötigen Rückrufe und Biopsien steigt durch KI nicht an, da die Systeme gezielter und spezifischer arbeiten.
  • Entlastung des Fachpersonals: Radiologen verbringen weniger Zeit mit unauffälligen Befunden und können sich auf komplexere Fälle konzentrieren. In der PRAIM-Studie sank der Zeitaufwand für normale Mammographien um 43 %.
  • Konstante Qualität: KI liefert unabhängig von Tagesform oder Erfahrung des Arztes gleichbleibend hohe Qualität bei der Befundung.

Ausblick und Bedeutung

Die Integration von KI in das Mammographie-Screening könnte weltweit die Brustkrebsfrüherkennung revolutionieren. Die aktuellen Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI nicht nur die Detektionsrate erhöht, sondern auch die Belastung für Patientinnen und Gesundheitssystem senkt. Weitere Langzeitstudien sollen zeigen, wie sich diese Verbesserungen auf die Sterblichkeit und das Intervallkrebsrisiko auswirken. KI-gestützte Mammographie ist ein vielversprechender Schritt zu einer präziseren, effizienteren und schonenderen Brustkrebsfrüherkennung – insbesondere für die frühzeitige Entdeckung kleinster Tumoren, die mit herkömmlichen Methoden oft übersehen werden.