Mammographie: Transpara unterstützt Brustkrebsfrüherkennung mit KI

Die Einführung der Künstlichen Intelligenz (KI) in die medizinische Diagnostik hat transformative Veränderungen mit sich gebracht, insbesondere in der Brustkrebsfrüherkennung. Eine dieser innovativen Lösungen: Transpara.

Die Software von ScreenPoint Medical hilft insbesondere bei der Diagnostik, steigert die Effizienz und schafft darüber hinaus mehr Vertrauen der Patientinnen in die medizinische Versorgung. Wie genau, erklären Prof. Ralf-Thorsten Hoffmann und Dr. Sophia Blum vom Universitätsklinikum Carl Gustav Carus in Dresden.

"Die technische Implementierung verlief überraschend einfach, sobald die Datenschutzprobleme gelöst waren", erklärt Prof. Hoffmann. "Das System ist in unsere vorhandenen Prozesse eingebettet, was die tägliche Arbeit erheblich erleichtert." Durch die Automatisierung kann Transpara ohne zusätzlichen Aufwand betrieben werden, was bedeutet, dass Bilder und Daten automatisch verarbeitet werden und Ergebnisse schnell verfügbar sind.

Die Einführung von Transpara in der Mammographie bedeutete dennoch eine erhebliche Investition und eine intensive Überprüfung der Datenschutzstandards. Nach der Klärung dieser bürokratischen Hürden konnte das System nahtlos in die bestehende Infrastruktur integriert werden. "Wir haben das System parallel zur ärztlichen Arbeit laufen, ohne dass es einer aktiven Bedienung bedarf", erklärt Dr. Blum, eine der beteiligten Radiologinnen. Diese Integration ermöglicht es dem medizinischen Personal, sich weiterhin auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, unterstützt durch die Effizienz und Genauigkeit der KI.

In einem der größten Screening-Programme in Dänemark wurde festgestellt, dass die Verwendung von Transpara die falsch-positiven Ergebnisse sowie die Arbeitsbelastung der Radiologinnen und Radiologen um bis zu 62,6 Prozent reduzieren konnte.

Eine weitere signifikante Studie, die in Lancet Oncology veröffentlicht wurde, dokumentiert, wie der von Transpara unterstützte Arbeitsablauf mehr Krebserkrankungen erkennen konnte, während gleichzeitig die Leselast der Radiologinnen und Radiologen um 44 Prozent reduziert wurde, ohne dass dies zu einer Erhöhung der Rückrufquote bei den Patientinnen führte. Ähnliche Erfahrungen haben auch Dr. Blum und Prof. Hoffmann gemacht.

"Die Genauigkeit der KI in der Erkennung subtiler Anomalien bietet eine wertvolle zweite Meinung, die gerade bei grenzwertigen Befunden entscheidend sein kann", betont Prof. Hoffmann. Trotz der bisher kurzen Einsatzzeit wird das Potenzial von Transpara zur Verbesserung der Früherkennung von Brustkrebs anerkannt. Die Technologie wird als zusätzliche Sicherheitsebene angesehen, die Patientinnen sowie Ärztinnen und Ärzte gleichermaßen schätzen. "Patientinnen sind sehr angetan von der zusätzlichen Analyseebene, die Transpara bietet. Es beruhigt viele zu wissen, dass nicht nur eine Ärztin oder ein Arzt, sondern auch eine präzise Technologie ihre Bilder auswertet", fügt Prof. Hoffmann hinzu.

"Die Rückmeldungen der Patientinnen sind durchweg positiv, besonders wegen der zweifachen Überprüfung durch Mensch und Maschine", berichtet auch Dr. Blum. Dieses Feedback hat das Vertrauen in das System weiter gestärkt und zeigt, wie Technologie dazu beitragen kann, den Diagnoseprozess zu verbessern und zu beschleunigen.

Transpara ist nicht nur eine technische Erweiterung, sondern auch ein Instrument, das das Vertrauen der Patientinnen und Patienten in die diagnostischen Prozesse stärkt. Die Zukunft sieht eine weiterführende Integration der KI in den klinischen Alltag vor, die die Effizienz weiter steigern und das medizinische Personal in seiner Arbeit unterstützen soll. "Die Technologie wird jedoch immer ein Hilfsmittel bleiben, das die Entscheidungen des Radiologen unterstützt, nicht ersetzt", schließt Dr. Blum ab.

Transpara hat sich als wertvolle Ergänzung in der Brustkrebsdiagnostik erwiesen, indem es die diagnostische Genauigkeit erhöht und zur Effizienzsteigerung beiträgt. Die Einführung und Anwendung von Transpara zeigen beispielhaft, wie KI-Technologien das Potenzial haben, die medizinische Diagnostik zu revolutionieren und dabei den Fachkräftemangel zu adressieren.