Der neue Ansatz kombiniert die Stärken von Radiologinnen, Radiologen und KI, indem die Mammographien von Fall zu Fall von der einen oder der anderen Partei befundet werden. Das bedeutet: Weil sie enorm schnell arbeitet, analysiert die KI zunächst alle Datensätze. Wenn die KI keine klare Entscheidung treffen kann, übergibt sie an die menschlichen Expertinnen und Experten. Zusätzlich gibt es noch ein sogenanntes Sicherheitsnetz, das die Radiologinnen und Radiologen unterstützt. Es wird immer dann aktiv, wenn die Ergebnisse der KI nicht mit denen der Medizinerinnen und Mediziner übereinstimmen. "Auf diese Weise können auch potenziell übersehene Karzinome entdeckt werden“, erklärt Prof. Dr. Lale Umutlu, stellvertretende Direktorin des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie am UK Essen.
Herkömmliche computergestützte Detektionssystemen (CAD) weisen oft hohe Falsch-Positiv-Raten auf. Deshalb könnte es sich als zielführender erweisen, wenn die KI stattdessen unsichere Entscheidungen Menschen überlässt. Neben der erhöhten Sensitivität gibt es einen weiteren Vorteil: Die neue Methodik kann den Arbeitsaufwand für die befundenden Radiologinnen und Radiologen erheblich verringern.
Bisherige Ansätze konzentrierten sich darauf, im Screening ausschließlich KI einzusetzen und der KI die Interpretation der Mammographien komplett zu überlassen. Solche stand-alone-Ansätze schienen zwar zunächst als der vielversprechendste Weg im klinischen Umfeld, wurden jedoch bei Patientinnen und Patienten und auch in Fachkreisen kritisch diskutiert.
Prof. Dr. Lale Umutlu unterstreicht: "Unsere Studie zeigt, dass KI nicht dazu gedacht ist, Fachleute zu ersetzen. Sie kann uns aber dabei unterstützen, genauere Diagnosen zu stellen und dadurch langfristig auch die Patientenversorgung verbessern."
MEDICA.de; Quelle: Universität Duisburg-Essen
