Wie KI die Diagnostik unterstützen kann

Künstliche Intelligenz gegen Krebs

Brustkrebs: So kann KI die Diagnostik unterstützen

Die Mammographie gilt noch immer als unsichere Untersuchung zur Früherkennung von Brustkrebs. Das soll sich mit künstlicher Intelligenz ändern.

Im Rahmen der gesetzlichen Brustkrebs-Früherkennung wird Frauen eine jährliche Tastuntersuchung beim Arzt angeboten. Ab 50 Jahren gibt es im zweijährigen Rhythmus auch Mammographie-Untersuchungen. Künftig könnte Unterstützung aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) kommen, um die Auswertung der Röntgenbilder des Mammographie-Screenings zu verbessern.

Brustkrebs ist die häufigste Krebserkrankung bei Frauen in Deutschland: Nach Angaben des Krebsinformationsdienstes (KID) am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) erkranken 13 von 100 Frauen im Laufe ihres Lebens an Brustkrebs (Mammakarzinom). Das Erkrankungsalter liegt im Schnitt bei rund 65 Jahren. Je früher ein bösartiger Tumor der Brustdrüse entdeckt wird, desto besser sind die Heilungschancen. Denn: Krebszellen können im Verlauf der Erkrankung über das Blut und die Lymphflüssigkeit in andere Körperbereiche gelangen und dort Metastasen (Tochtergeschwulste) bilden. Dann ist der Krebs in der Regel nicht mehr heilbar.

Neben der jährlichen Tastuntersuchung beim Frauenarzt oder bei der Frauenärztin gehört die Mammographie (Röntgenaufnahme des Brustgewebes) ab dem 50. Lebensjahr zu den Brustkrebs-Früherkennungsangeboten der gesetzlichen Krankenkassen. Das Mammographie-Screening soll dabei helfen, einen bösartigen Tumor in einem möglichst frühen Stadium zu entdecken.

“Mithilfe der Mammographie können Tumoren erkannt werden, die sehr klein und nicht tastbar sind. Das verbessert die Heilungschancen betroffener Frauen”, sagt Dr. Susanne Weg-Remers, Leiterin des Krebsinformationsdienstes (KID) am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ).

“Bisher konnte nur für das Mammographie-Screening nachgewiesen werden, dass es bei regelmäßiger Teilnahme die Wahrscheinlichkeit senkt, an Brustkrebs zu versterben.” Von 1.000 Frauen zwischen 50 und 69 Jahren, die 20 Jahre lang am Mammographie-Screening teilnehmen, werden dem KID zufolge etwa zwei bis sechs Frauen vor dem Tod durch Brustkrebs bewahrt.

Allerdings birgt das Mammographie-Screening auch das Risiko eines falschen Verdachts. Bei einer falsch positiven Diagnose steht der Verdacht auf Brustkrebs im Raum, ohne dass die Frau tatsächlich an Brustkrebs erkrankt ist. Erst durch weitere, teils invasive Untersuchungen lässt sich der Verdacht entkräften. Eingriffe wie eine Biopsie sind mit Risiken verbunden.

Auch kann es sein, dass Frauen die Diagnose Brustkrebs gestellt bekommen und sich schweren Therapien unterziehen – obwohl der Brustkrebs, wäre er unerkannt geblieben, niemals Beschwerden verursacht hätte. Etwa weil er sehr langsam wächst. Eine Behandlung wäre dann nicht nötig gewesen.

“Von 1.000 Frauen zwischen 50 und 69 Jahren, die 20 Jahre lang am Mammographie-Screening teilnehmen, werden etwa neun bis zwölf Frauen unnötig behandelt”, sagt Weg-Remers. Auf der anderen Seite ist es möglich, dass Tumoren im Rahmen der Untersuchung übersehen werden. Bei einem falsch-negativen Befund bekommt die Frau die Rückmeldung, krebsfrei zu sein, obwohl ein bösartiger Tumor in ihrer Brust wächst.

An den genannten Nachteilen des Mammographie-Screenings könnte zukünftig die künstliche Intelligenz ansetzen und die Untersuchung sicherer machen. Bislang werden die Mammographie-Aufnahmen jeder Frau von zwei Radiologen geprüft, um die Genauigkeit des Befunds zu erhöhen. Zusätzlich eingesetzte Algorithmen zur Datenauswertung könnten dazu beitragen, die Effizienz im klinischen Alltag sowie die Diagnosesicherheit weiter zu verbessern.

So könnte das Risiko für falsch-positive Befunde sowie für Überdiagnosen gesenkt werden, indem die KI die Aggressivität des Tumors einschätzt. Bei einem klinisch irrelevanten Befund müsste nicht behandelt werden. Ebenso hat die KI das Potenzial, sehr kleine, bösartige Veränderungen zu erkennen. Ob die KI das wirklich leisten kann, müssen aussagekräftige klinische Studien erst noch belegen.