Zwei große Studien in Schweden untersuchten die Ergebnisse der Mammographie-basierten Brustkrebserkennung. Einer im Lieferumfang enthalten mehr als 80.000 Frauenund der andere fast 56.000 Frauen. In beiden Fällen wurden die Mammographie-Ergebnisse für eine Kontrollgruppe von zwei Radiologen analysiert (der Standard in Schweden), während die Ergebnisse für die KI-Testgruppe von einem Radiologen plus einem KI-Erkennungstool analysiert wurden. Die kleinere Studie testete auch die KI-Analyse allein, ohne Beteiligung eines menschlichen Radiologen, sowie die Messwerte von zwei Radiologen plus KI.
Während KI-Verfechter vielleicht hoffen, dass das Rechenwerkzeug die menschliche Leistung zunichtemachen würde, ist das nicht der Fall. Stattdessen ergaben beide Studien, dass die Unterstützung des Radiologen durch ein KI-Tool die Erkennung relativ geringfügig verbesserte. Die größere Studie berichtete, dass der Ersatz eines der beiden traditionellen Radiologen durch KI zu ähnlichen Krebserkennungsraten führte wie der Einsatz von zwei Radiologen, während die kleinere Studie einen Anstieg der Krebserkennung um 4 % durch die Implementierung von KI anführte. Bei alleiniger Verwendung führte die KI-Erkennung auch zu einer Verringerung falsch positiver Ergebnisse, was in der regulären Praxis die Anzahl unnötiger Biopsien für Patienten verringern könnte.
In beiden Fällen lag der wahre Wert des KI-Tools jedoch in der Zeitersparnis. Die Studien ergaben, dass die mit KI und einem Radiologen bewerteten Gruppen die Arbeitsbelastung um 44 % bis 50 % reduzierten. Wenn dieses Ergebnis in der klinischen Routinepraxis Bestand hätte, wäre ein einzelner Radiologe in der Lage, fast doppelt so viele Patienten auf Krebs zu untersuchen wie in der Standardpraxis. Da immer mehr Krankenhäuser und Gesundheitssysteme von einem weltweiten Mangel an Radiologen betroffen sind – insbesondere, da mehr Krebsvorsorgeuntersuchungen eine höhere Nachfrage nach diesen Spezialisten bedeuten – könnte sich jedes Instrument, das die Effizienz verbessert, ohne die Patientenversorgung zu beeinträchtigen, als vorteilhaft erweisen.
Bevor KI-Tools in der Praxis zur Analyse von Mammographien eingesetzt werden können, sind weitere Versuche erforderlich. Diese Studien deuten jedoch stark darauf hin, dass KI eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Gesundheitsversorgung durch routinemäßige Krebsvorsorgeuntersuchungen spielen wird.
