Neues KI-Tool verkürzt die Wartezeiten für Brustkrebsbiopsien

Frauen mit auffälligen Mammogrammen müssen oft wochenlang warten, um herauszufinden, ob sie Brustkrebs haben.

Jetzt haben Forscher der UC San Francisco und der UC Berkeley einen Weg gefunden, die Wartezeit und die Sorgen zu verkürzen, indem sie mithilfe von KI schnell diejenigen identifizieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit am größten ist, dass sie an der Krankheit leiden. Durch die Triagierung dieser Patienten führt der KI-gesteuerte Arbeitsablauf Frauen mit abnormalen Scans an einem einzigen Tag durch den Diagnoseprozess – von der Bildgebung über die Auswertung bis hin zur Biopsie.

„Dies ist eine wirklich aufregende Zeit“, sagte Maggie Chung, MD, die Erstautorin der Studie, die am 19. Mai veröffentlicht wurde Natur Digitale Medizin. „Damit kommen wir der personalisierten Versorgung näher, bei der wir einen Plan so anpassen können, dass jeder Patient zur richtigen Zeit die richtige Intervention erhält.“

Die Forscher verwendeten ein Open-Source-KI-Modell namens Mirai, das vom leitenden Autor der Studie, dem Datenwissenschaftler Adam Yala, PhD von der UC Berkeley, entwickelt wurde. Nachdem das Modell an Hunderttausenden Mammographien trainiert wurde, die mit den Krebsergebnissen der Patientinnen in Zusammenhang standen, kann es subtile Muster in einer Screening-Mammographie erkennen und das Krebsrisiko einer Frau besser vorhersagen als ein allein arbeitender Arzt.

Chung und Yala wandten das Modell auf mehr als 4.100 Screening-Mammographien im Zuckerberg San Francisco General Hospital und Trauma Center an. Mirai stellte fest, dass 525 Frauen – etwa 12,7 % der untersuchten Patienten – ein hohes Risiko hatten.

Diese Patientinnen könnten direkt nach der Mammographie eine Interpretation ihrer Mammographie erhalten und noch am selben Tag eine zusätzliche diagnostische Bildgebung für alle verdächtigen Bereiche erhalten. Einige der Frauen, die eine Biopsie benötigten, konnten diese auch noch am selben Tag durchführen lassen.

Mirai verkürzte die Wartezeit für eine diagnostische Beurteilung von mehreren Wochen auf etwa eine Stunde. Und für diejenigen, bei denen letztendlich Brustkrebs diagnostiziert wurde, verkürzte Mirai die durchschnittliche Wartezeit auf eine Biopsie von mehr als zwei Monaten auf weniger als 10 Tage.

Mirai ersetzt keinen Radiologen – und stellt auch keine Diagnosen. Stattdessen handelt es sich um ein Triage-Tool, das Ärzten dabei hilft, die Patienten zu identifizieren, die am meisten von einer beschleunigten Versorgung profitieren können.

„Dies ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie KI ein Kooperationspartner für Ärzte sein kann“, sagte Yala, die zusammen mit Chung Assistenzprofessorin im UCSF-UC Berkeley Joint Program in Computational Precision Health ist. „Es zeigt, wie wir die Versorgung verbessern können, wenn wir Kliniker und Datenwissenschaftler zusammenbringen, um diese Systeme zu entwerfen.“

Die Forscher analysierten vor dem Start des Programms mehr als 114.000 archivierte Mammogramme, um sicherzustellen, dass das Modell genügend Hochrisikopatientinnen erfasst, ohne die Klinik mit zu vielen beschleunigten Auswertungen zu überlasten.

Die Forscher hoffen, dass KI einen individuelleren Ansatz bei der Brustkrebsvorsorge ermöglichen wird, der auf das Brustkrebsrisiko jeder Patientin zugeschnitten ist.

Derzeit folgen viele Frauen dem gleichen Screening-Plan, ihr individuelles Risiko kann jedoch sehr unterschiedlich sein. Die KI-Risikobewertung gibt uns die Möglichkeit, die Frauen zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten von einer beschleunigten Versorgung profitieren, und ihnen das zu geben, was sie brauchen.“

Maggie Chung, MD, Erstautorin der Studie

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