KI-Triage beschleunigt Brustkrebs-Screening bei Hochrisiko-Patientinnen

„Das ist eine wirklich aufregende Zeit“, sagt Dr. Maggie Chung, Erstautorin der Studie. „Mit der neuen Methode kommen wir der personalisierten Medizin mit individuellen Behandlungsplänen einen Schritt näher. So erhält jeder Patient die richtige Intervention zum richtigen Zeitpunkt.“

Für ihr Verfahren nutzten die Forschenden ein Open-Source-KI-Modell namens Mirai, das von Adam Yala, PhD von der UC Berkeley, entwickelt wurde. Nachdem das Modell anhand Hunderttausender Mammografien trainiert wurde, die mit den Krebserkrankungen der Patientinnen verknüpft waren, kann es subtile Muster in einer Screening-Mammografie erkennen und das Krebsrisiko einer Frau präziser vorhersagen als ein Arzt allein.

Chung und Yala wandten das KI-Modell auf mehr als 4.100 Screening-Mammografien im Zuckerberg San Francisco General Hospital and Trauma Center an. Dabei wurde festgestellt, dass 525 Frauen – etwa 12,7 Prozent der untersuchten Patientinnen – ein hohes Risiko aufwiesen. Diese Patientinnen erhielten den Befund ihrer Mammografie direkt im Anschluss an die Untersuchung und konnten am selben Tag weitere bildgebende Diagnostik für verdächtige Bereiche durchführen lassen. Auch einige Frauen mit Biopsieindikation konnten die Gewebeentnahme noch am selben Tag durchführen lassen.

Das Modell verkürzte die Wartezeit für eine diagnostische Untersuchung von mehreren Wochen auf etwa eine Stunde. Und für diejenigen, bei denen schließlich Brustkrebs diagnostiziert wurde, reduzierte es die durchschnittliche Wartezeit für eine Biopsie von mehr als zwei Monaten auf weniger als zehn Tage, melden die beteiligten Universitäten.