Neue KI-Methode verbessert Brustkrebs-Früherkennung

Wichtig zu wissen:

Die neue KI-basierte Screening-Methode erkennt in neun von zehn Fällen Brustkrebs im Stadium 1A
KI wird bereits weltweit als ergänzendes Instrument im Gesundheitswesen eingesetzt
Größere Studien sind erforderlich, um die ersten Ergebnisse der neuen Studie zu bestätigen

Künstliche Intelligenz verbessert offenbar die Chancen, Brustkrebs zu erkennen – und so Behandlungsergebnisse für Patientinnen zu verbessern und Leben zu retten. Denn je früher Krebs erkannt wird, desto höher sind die Chancen, ihn zu besiegen.

KI-Algorithmen sind bei der Erkennung von Brustkrebs anhand von Röntgenaufnahmen so gut, dass sie in einigen Fällen sogar den Menschen übertreffen. Die britische Gesundheitsbehörde setzt bereits KI zur Analyse von Mammografien ein. So sollen Brustkrebsfälle erkannt werden, die von menschlichen Augen bisher übersehen wurden.

Zwar können die Algorithmen die Analysen beschleunigen, um vorhandene Tumorzellen zu erkennen. Aber Ärztinnen und Ärzte benötigen auch neue Methoden, um die sogenannten Marker für Krebs im frühesten Stadium zu erkennen und handeln zu können.

In einer Pilotstudie wurde nun eine Methode erprobt, bei der eine KI-basierte Blutuntersuchung Brustkrebs in sehr frühem Stadium identifizieren sollte. Die Studie, die im November im “Journal of Biophotonics” veröffentlicht wurde, ergab: Brustkrebs im Stadium 1A wurde mit einer Genauigkeit von 90-100 Prozent erkannt.

Werden Krebserkrankungen bereits im Stadium 1A erkannt, haben Patientinnen eine viel höhere Überlebensrate, als wenn der Krebs erst in einem späteren Stadien diagnostiziert wird. Kleinere Tumore sind leichter zu behandeln, da sie auf ein bestimmtes Gebiet begrenzt sind. Sie können leichter entfernt oder mit Bestrahlungen gezielt behandelt werden.

“Diese Studie ist ein Meilenstein auf dem Weg, Subtypen von Brustkrebs in sehr frühen Stadien mit hoher Genauigkeit zu identifizieren. Eine frühzeitige Krebsdiagnose rettet Leben – deshalb ist unsere Studie so wichtig”, sagt der Hauptautor der Studie, Kevin Saruni Tipatet von der University of Edinburgh in Großbritannien.

Tipatet betont jedoch, dass der Ansatz nur an 24 Patientinnen getestet wurde und nicht für den Einsatz in Krankenhäusern geeignet ist, solange die Ergebnisse nicht in größeren Studien bestätigt werden.