Künstliche Intelligenz in der bildgebenden Mammografie

Prof. Dr. Mathias Goyen, Chief Medical Officer GE Healthcare, verwies bei der Einführung auf die Zahl der Brustkrebserkrankungen in der DACH-Region. In den drei Ländern Deutschland, Österreich und Schweiz seien 81.000 neue Fälle p.a. zu beklagen. Aber auch 700 männliche Patienten gebe es pro Jahr. Gerade dort werde oft sehr spät diagnostiziert und damit die Therapie verzögert. Von den erkrankten Männern lebten nur 77 Prozent nach fünf Jahren (bei Frauen seien es 87 Prozent).

In einem kurzen Rückblick zeigte Dr. Axel Gräwingholt, Leiter Mammografiescreening der Radiologie am Theater Paderborn, die Entwicklung der Mammografie und des Brustkrebsscreenings auf. Noch in den 2000er-Jahren habe es die analoge Mammografie gegeben. Inzwischen sei die Flut an Bildern eine große Herausforderung. Hier könne die KI helfen. Zudem sei es mit KI möglich, Frauen in Risikogruppen einzuteilen, die dann intensiver gescreent werden könnten.

Alexandra Schulz, Global Product Marketing Director ABUS, GE Healthcare, ging auf die neuen Guidelines der European Society of Breast Imaging (EUSOBI) ein. Frauen mit sehr dichtem Gewebe sollten demnach aufgeklärt werden und alle zwei bis vier Jahre ein MRT komplementär zur Mammografie erhalten. Zu den Vorteilen der neuen Technologien verwies Schulz auf ein von Koios Medical bereitgestelltes Tool zur Entscheidungsunterstützung. Damit sei die Anzahl der an gutartigen Raumforderungen durchgeführten Biopsien um bis zu 31 Prozent gesenkt worden.

Dominik Günzel, gelernter MTR und Business Manager vom Start-up Lunit, rechnete vor, dass mit der beschlossenen Ausweitung des Brustkrebsscreening in Deutschland bis zu 25 Prozent mehr Aufnahmen für die Radiologien im nächsten Jahr zu verarbeiten seien. Die Lücke müsse adäquat adressiert werden, um Burnouts u.ä. zu vermeiden. Er sehe die Verbindung von Radiologen und KI als „Dream Team“ in der Befundung. So habe sich beim Einsatz gezeigt, dass die Recall-Raten gesunken seien.

Auch Dr. Gräwingholt gab zu bedenken, dass durchaus ein (Zweit)Befunder durch KI ersetzt werden könnte. Allerdings müsse beim Einsatz von KI gewährleistet sein, dass die Qualitätssicherungsmaßnahmen eingehalten werden. Es müsse sichergestellt sein, dass die Qualität zumindest einem durchschnittlichen Befunder entspreche. Allerdings sieht er z.B. Vorteile bei der Einstufung von dichtem Gewebe. Dies sei bisher stark vom jeweiligen Radiologen abhängig. Eine automatische Einstufung könne Vorteile bringen. Dies sei der richtige Weg zur Personalisierung. Hier müsse die Basis eine objektive Messung sein und nicht die Meinung eines Radiologen.

Schulz erläuterte, dass laut WHO bis 2030 weltweit ca. 10 Mio. Beschäftigte im Gesundheitswesen fehlen werden. Auch hier könne KI helfen z.B. durch Workflow-Effizienz bei immer weniger Zeit für die Befundung. Günzel stellte fest, dass die Personalisierung der Patienten fast nicht zu schaffen sei ohne KI. Es sei dabei kein Ersatz der Radiologen zu erwarten, sondern nur das Füllen der Lücke, die entstehen werde. Der Radiologe sei mehr ein Pilot, der schaut, ob es die KI richtig macht. Den verstärkten Einsatz der Tomosynthese sieht Günzel positiv. Dies komme der früheren Krebserkennung zugute und damit seien die Kosten der sich anschließenden Behandlung eher geringer, was den Kassen zugute käme. Bei der Diskussion um die Kosten der KI müsse dies ebenfalls berücksichtigt werden. Er stellte einen Fall aus Korea vor, bei dem ermittelt wurde, dass durch den Einsatz der KI 150 Stunden Arbeitszeit p.a. bei einem Arbeitsplatz eingespart werden konnten, was einer signifikanten Kostensenkung entspräche.

Die Bedeutung der Selbsthilfegruppen beim Einsatz von KI hob Schulz hervor. So könne die Nachfrage vor Ort nach dem Einsatz von KI durch Patienten einen Schub bewirken. Oder auch die Gesetzgebung könne forciert werden. Sie würde es sich wünschen, wenn das Gesundheitssystem insgesamt mehr Geld in Früherkennung stecken würde.