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KI filtert die Zeitfresser in der Mammographie-Diagnostik heraus

Normales Brustgewebe auf Mammographie-Aufnahmen herauszufiltern, damit sich der Radiologe auf verdächtige Stellen konzentrieren kann – das ist die Aufgabe der neuartigen Befundungs-Software eines Berliner Herstellers. Dr. Renate Tewaag, Radiologin und frühere Geschäftsführende Gesellschafterin bei radprax, berichtet über die Vorteile der Lösung und darüber, welche Hürden noch zu nehmen sind, bevor die Software in der klinischen Praxis eingesetzt werden kann.

Im Rahmen des Mammographie-Screenings werden Tausende von Aufnahmen angefertigt – in den allermeisten Fällen ohne pathologischen Befund. Zur Orientierung: Unter 1.000 Untersuchungen werden im Schnitt nur sechs maligne Strukturen entdeckt, sagt die Radiologin: „Bislang müssen wir natürlich auch die unauffälligen Aufnahmen überprüfen – das kostet viel Zeit.“

An dieser Stelle setzt die neue Software-Lösung an: Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) werden sämtliche Mammographie-Bilder auf verdächtige Anzeichen überprüft. Aufnahmen, die keinen Hinweis auf bösartige Veränderungen zeigen, werden aussortiert. „Der Mensch hat dadurch ausreichend Zeit und Konzentration, sich mit den ernsthaften Fällen zu befassen“, erklärt Tewaag.

„Der Algorithmus wurde mit Hunderttausenden Bilddatensätzen trainiert, um normales Gewebe zuverlässig von Karzinomen zu unterscheiden.“ Zwar können nicht alle Aufnahmen zweifelsfrei zugeordnet werden – in unklaren Fällen sieht sich der Mensch den Befund an und entscheidet – die KI kann dennoch etwa 50 Prozent der Bilder herausfiltern und so den Arbeitsaufwand erheblich reduzieren. Kontinuierlicher Nachschub an neuen Datensätzen sorgt dafür, dass das KI-Training immer weiter verbessert wird.

Die KI kann jedoch noch mehr als Aufnahmen in ‚auffällig‘ und ‚unauffällig‘ zu unterteilen: „Wird eine Veränderung entdeckt – beispielsweise eine Verdichtung oder verdächtige Verkalkung – markiert die Software das betreffende Bildareal und weist den Radiologen auf den Fund hin“, sagt Tewaag. So wird dessen Aufmerksamkeit gezielt auf den relevanten Bereich gelenkt.             

Vielversprechende Testphase

Momentan befindet sich die Software noch in der Testphase. Dabei wird die KI auf aktuelle Mammographien, die an den radprax-Standorten anfallen, angesetzt; nachdem der Algorithmus die Unterteilung vorgenommen hat, überprüfen Experten das KI-Urteil: Ist der unauffällige Befund tatsächlich in Ordnung – oder hat der Computer womöglich eine potenziell bösartige Veränderung übersehen? Renate Tewaag zieht eine positive Zwischenbilanz: „Unter den vielen, vielen Fällen, die wir in den vergangenen Monaten überprüft haben, gab es maximal zwei, die die KI als unauffällig eingestuft hatte, die mir dagegen verdächtig erschienen. Bei der Überprüfung im Rahmen der Abklärungsdiagnostik hat sich aber sogar in diesen Fällen herausgestellt, dass der Algorithmus richtig lag.“

Einen Vorteil sieht die Expertin darin, dass der Algorithmus voll auf seine vorbestimmte Aufgabe konzentriert ist: „Ein Mensch, der Mammographie-Aufnahmen an seinem Bildschirm befundet, kann durch viele Einflüsse abgelenkt werden – ein klingelndes Telefon, ein Kollege mit einer Zwischenfrage, oder schlicht und einfach durch Müdigkeit.“ Darüber hinaus beansprucht die große Zahl unauffälliger Befunde einen so großen Teil der Kapazitäten des Arztes, dass er seine Kompetenz und Erfahrung nicht in vollem Umfang abrufen kann, wenn er sich den positiven Befunden widmet. Darunter leidet die Qualität der Befundungen, ein menschlicher Faktor, der sich nicht abstellen, aber durch die KI-Unterstützung zumindest abfedern lässt, ist Tewaag überzeugt.

Ein mächtiger Helfer – aber kein Entscheider

So beeindruckend die bisherigen Ergebnisse auch sein mögen – den Befunder aus Fleisch und Blut wird die KI nicht ersetzen, stellt die Expertin klar: „Es handelt sich um Hilfsmittel, die den Arzt in seiner Entscheidungsfindung unterstützen sollen. Die Entscheidung selbst muss der Mensch treffen – doch die KI trägt dazu bei, dass dies fundierter geschieht.“

Bedenken gibt es zudem angesichts der unklaren Rechtslage: „Wer ist verantwortlich, wenn dem Algorithmus doch einmal ein Fehler unterläuft? Die Rechtslage ist an dieser Stelle unklar und muss erst noch geklärt werden.“

Die Expertin sieht in KI-Lösungen wie der neuen Vara-Befundungs-Software (Merantix Healthcare, Berlin) das Potenzial, bevorstehende Herausforderungen für die Mammographie zumindest ein Stück weit abzufangen: „Dabei geht es zum einen um den prognostizierten Mangel an Fachkräften, denn das Weiterführen des Screening-Programms ist mit enorm viel Arbeit verbunden – die muss irgendjemand übernehmen.“ Zum anderen werden nach der Neuauflage des Einheitlichen Bewertungsmaßstabs (EBM) der Krankenkassen, die am 1. April 2020 in Kraft getreten ist, viele bildgebende Leistungen erheblich schlechter vergütet. „Wir müssen also schon aus ökonomischen Gründen dafür sorgen, dass unsere Ärzte ihre Zeit nicht mit dem Sichten Tausender unauffälliger Befunde verbringen, sondern sich auf schwierige Fälle und auch andere Modalitäten konzentrieren“, so Tewaag abschließend: „Intelligente Algorithmen können ein guter Weg sein, die wertvollen Ressourcen Mensch und  Zeit gezielter einzusetzen.“

Profil:

Dr. Renate Tewaag war in der radprax-Gruppe (Wuppertal) verantwortlich für die Brustdiagnostik und trug als langjährige Vorsitzende der Mammographie-Kommission der KVNO und Programmverantwortliche Ärztin in herausragender Weise Sorge für hohe Qualitätsstandards im Screening und den intensiven Fachaustausch zwischen den Ärzten*innen. 

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