{"id":3507,"date":"2023-08-02T15:26:09","date_gmt":"2023-08-02T15:26:09","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=3507"},"modified":"2023-08-02T15:29:40","modified_gmt":"2023-08-02T15:29:40","slug":"ai-shows-promise-in-breast-cancer-screening-study-reveals","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/08\/ai-shows-promise-in-breast-cancer-screening-study-reveals\/","title":{"rendered":"Studie zeigt, dass KI bei der Brustkrebsvorsorge vielversprechend ist"},"content":{"rendered":"

Laut den von einem schwedischen Forscherteam ver\u00f6ffentlichten Zwischenergebnissen einer Studie k\u00f6nnen KI-Systeme Bilder der Brustkrebsvorsorge \"sicher\" interpretieren und sind dabei \u00e4hnlich effizient wie zwei Radiologen.<\/b><\/p>\n

Entscheidend ist, dass der KI-gest\u00fctzte Screening-Prozess die Arbeitslast um 44,3% reduzierte, w\u00e4hrend<\/span> Erkennung von Tumoren in Mammogrammen mit \u00e4hnlicher Genauigkeit wie 2 menschliche Radiologen.\u00a0<\/span><\/p>\n

In der Vergangenheit wurden Studien \u00fcber die Rolle der k\u00fcnstlichen Intelligenz bei der Diagnose von Brustkrebs anhand von Mammographien retrospektiv durchgef\u00fchrt, d. h. anhand von Scans, die bereits von Medizinern untersucht worden waren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Umgekehrt ist dies <\/span>aktuelle Studie<\/span><\/a> ist eine randomisierte, kontrollierte Bev\u00f6lkerungsstudie, an der \u00fcber 80 000 schwedische Frauen mit einem Durchschnittsalter von 54 Jahren teilnahmen. <\/span><\/p>\n

Die H\u00e4lfte der Mammographien wurde (wie \u00fcblich) von zwei Radiologen begutachtet, w\u00e4hrend die andere H\u00e4lfte zun\u00e4chst mit dem AI-System beurteilt wurde, gefolgt von einer Bewertung durch einen oder zwei Radiologen (je nach der angezeigten B\u00f6sartigkeit des Tumors, falls dieser entdeckt wurde).\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Ergebnisse zeigten, dass 244 Frauen, bei denen Krebs diagnostiziert wurde, durch AI-unterst\u00fctztes Screening identifiziert wurden, verglichen mit 203 Frauen, die durch Standard-Screening entdeckt wurden. <\/span><\/p>\n

Bemerkenswert ist, dass der Einsatz von KI nicht zu einer Zunahme falsch positiver Ergebnisse f\u00fchrte. Die Arbeitsbelastung der Radiologen beim Screening ging um 44,3% zur\u00fcck, was hier das entscheidende Ergebnis ist.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dr. Kristina L\u00e5ng von der Universit\u00e4t Lund, Schweden, sagte, <\/span>\"Das gr\u00f6\u00dfte Potenzial der KI besteht derzeit darin, dass sie es Radiologen erm\u00f6glichen k\u00f6nnte, sich von der \u00fcberm\u00e4\u00dfigen Menge an Lesevorg\u00e4ngen zu entlasten.<\/p>\n

\"Unser KI-gest\u00fctztes Screening-System erfordert zwar mindestens einen Radiologen, der f\u00fcr die Erkennung zust\u00e4ndig ist, aber es k\u00f6nnte die Notwendigkeit des doppelten Lesens der meisten Mammographien \u00fcberfl\u00fcssig machen, was die Arbeitsbelastung verringert und es den Radiologen erm\u00f6glicht, sich auf fortschrittlichere Diagnostik zu konzentrieren und die Wartezeiten f\u00fcr die Patienten zu verk\u00fcrzen.\"<\/p>\n

Der \u00fcbergreifende Prozess der Identifizierung von Krebs aus Bildern mithilfe von KI wird als Computer Vision (CV) bezeichnet und erstreckt sich auf R\u00f6ntgenbilder, MRTs und andere Scans. Eine AI-gest\u00fctzter MRI-Scanner<\/a> hat k\u00fcrzlich die FDA-Zulassung in den USA erhalten.<\/p>\n

Aufschl\u00fcsselung der Studie<\/span><\/h2>\n
    \n
  1. Hintergrund der Studie<\/b>: In einer randomisierten, kontrollierten, bev\u00f6lkerungsbasierten Studie wurde die klinische Sicherheit eines KI-gest\u00fctzten Screening-Protokolls in der Mammographie im Vergleich zur Standard-Screening-Methode durch Radiologen untersucht.<\/span><\/li>\n
  2. Versuchsmethode<\/b>: Die teilnahmeberechtigten Frauen im Alter von 40 bis 80 Jahren aus 4 Screeningzentren in Schweden wurden \u00fcber die Studie informiert. Diejenigen, die sich nicht abmeldeten, wurden nach dem Zufallsprinzip in die KI-unterst\u00fctzte Screening-Gruppe (Interventionsgruppe) und die Kontrollgruppe eingeteilt. Das KI-System lieferte einen Malignit\u00e4ts-Risiko-Score auf einer 10-stufigen Skala, der f\u00fcr die Einteilung der Screening-Untersuchungen in Einzel- oder Doppelbefundung verwendet wurde, wobei die Risiko-Scores und die computergest\u00fctzten Erkennungszeichen den Radiologen, die das Screening durchf\u00fchrten, zur Verf\u00fcgung standen.<\/span><\/li>\n
  3. Ergebnisse der Studie<\/b>: Von April 2021 bis Juli 2022 wurden 80.033 Frauen einem AI-gest\u00fctzten Screening oder einer doppelten Messung ohne AI zugewiesen. Das AI-gest\u00fctzte Screening ergab 244 im Screening entdeckte Krebserkrankungen, 861 R\u00fcckrufe und 46.345 Screening-Messungen. Beim Standard-Screening wurden 203 Krebsf\u00e4lle erkannt, 817 R\u00fcckrufe durchgef\u00fchrt und 83.231 Screenings durchgef\u00fchrt. Der Arbeitsaufwand f\u00fcr das Screening wurde durch die KI um 44,3% reduziert.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Das schwedische Forschungsteam wies darauf hin, dass es f\u00fcr den Einsatz einer solchen Technologie noch zu fr\u00fch ist, aber die Rolle der KI in der medizinischen Diagnostik ist bisher gut dokumentiert. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis die medizinische KI-Diagnostik in gro\u00dfem Ma\u00dfstab eingesetzt wird.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Der britische Gesundheitsdienst NHS hat sein Interesse an der Studie bekundet und erkl\u00e4rt, dass er bereits dar\u00fcber nachdenkt, wie KI beim Brustscreening eingesetzt werden kann, um eine schnelle, gro\u00df angelegte Bildanalyse zu erm\u00f6glichen.\u00a0<\/span>Ein Sprecher des NHS England <\/span>sagte der BBC<\/span><\/a>Diese Forschungsergebnisse sind sehr ermutigend, und es sind Pl\u00e4ne im Gange, um zu pr\u00fcfen, wie diese Technologie am besten in das NHS-Brustscreening-Programm integriert werden kann.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Laut den von einem schwedischen Forscherteam ver\u00f6ffentlichten Zwischenergebnissen k\u00f6nnen KI-Systeme Bilder von Brustkrebs-Screenings \"sicher\" interpretieren und dabei eine \u00e4hnliche Effizienz wie zwei Radiologen aufweisen. Entscheidend ist, dass der KI-gest\u00fctzte Screening-Prozess die Arbeitsbelastung um 44,3% reduzierte und gleichzeitig Tumore in Mammogrammen mit \u00e4hnlicher Genauigkeit wie zwei menschliche Radiologen erkannte. Bisherige Studien \u00fcber die Rolle der KI bei der Diagnose von Brustkrebs anhand von Mammogrammen waren retrospektiv, d. h. sie umfassten die Bewertung von Scans, die bereits von medizinischem Fachpersonal untersucht wurden. Im Gegensatz dazu handelt es sich bei dieser aktuellen Studie um eine randomisierte, kontrollierte Bev\u00f6lkerungsstudie, an der \u00fcber 80 000 schwedische Frauen im Alter von durchschnittlich 54 Jahren teilnahmen. Die H\u00e4lfte der Mammogramme wurde (wie \u00fcblich) von 2 Radiologen untersucht,<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":3508,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[268,203,108,178,101],"class_list":["post-3507","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-ai-screening","tag-biotech","tag-computer-vision-cv","tag-medicine","tag-medtech"],"yoast_head":"\nAI shows promise in breast cancer screening, study reveals | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"According to interim study results published by a Swedish research team, AI systems can "safely" interpret breast cancer screening images, demonstrating similar efficiency to 2 radiologists.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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