KI kann zur Erkennung von Gebärmutterhalskrebs bei Frauen in Teilen der Welt mit begrenzten Ressourcen eingesetzt werden. Damit diese Methode funktioniert, sind jedoch Investitionen in Gesundheitspersonal, zuverlässige Lieferketten und Vertrauen in diese Gemeinschaften erforderlich. Dies wurde in einer neuen Studie der Universität Uppsala, des Karolinska Institutet und der Universität Helsinki gezeigt, in der Forscher eine KI-gestützte Diagnosemethode in ländlichen Krankenhäusern in Kenia und Tansania testeten.

Gebärmutterhalskrebs ist kürzlich die Müttersterblichkeit als eine der häufigsten Todesursachen bei Frauen weltweit übertroffen. Allerdings hat sich nur ein Drittel der Frauen weltweit einer Gebärmutterhalskrebs-Vorsorgeuntersuchung unterzogen.

In einer neuen Studie haben Forscher der Universität Uppsala, des Karolinska Institutet und der Universität Helsinki getestet, ob es möglich ist, eine KI-gestützte Methode zum Screening von Frauen auf Gebärmutterhalskrebs in Kenia und Tansania einzusetzen.

In unserer Studie haben wir gezeigt, wie KI zur Erkennung von Gebärmutterhalskrebs in Bereichen eingesetzt werden kann, in denen der Zugang zu Pathologen und Laboren sonst begrenzt ist. Mithilfe digitaler Tools können Proben schneller und mit weniger Experten analysiert werden, was bedeutet, dass mehr Frauen Zugang zum Screening erhalten. Doch damit die KI wirklich funktioniert, braucht es mehr als nur die Technologie – es braucht Investitionen in Personal, Ausrüstung und Vertrauen in das Gesundheitssystem.“

Nina Linder, Hauptautorin der Studie

3.000 Frauen getestet

An der Studie nahmen insgesamt 3.000 Frauen teil, denen sonst kein Screening auf Gebärmutterhalskrebs angeboten worden wäre. Sie besuchten ländliche Krankenhäuser, wo vor Ort Gebärmutterhalszellproben und Proben des humanen Papillomavirus (HPV) entnommen, digitalisiert und mithilfe von KI analysiert wurden. Die Proben wurden auch von Pathologen untersucht. Die Forscher schulten örtliche Krankenschwestern, Labormitarbeiter und Pathologen im Umgang mit dem System und arbeiteten mit den Gesundheitsbehörden zusammen, um diese Methode in die routinemäßige Gesundheitsversorgung zu integrieren. Die Frauen, die Anzeichen von Gebärmutterhalskrebs aufwiesen, erhielten anschließend eine Behandlung gemäß den nationalen Leitlinien.

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KI erforderte Konsistenz in den Bildern

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI bestand darin, dass die zur Analyse vorgelegten Bilder nicht immer ausreichend konsistent waren. Um Zellen in den Proben unter dem Mikroskop sichtbar zu machen, werden die Zellen gefärbt. Die Färbereagenzien und damit die Zellfarbe konnten je nach Land und Lieferung unterschiedlich sein, was dazu führte, dass die Bilder, die die KI analysieren sollte, nicht immer konsistent genug waren.

„Die KI-Methode funktionierte technisch gut, aber Unzuverlässigkeit bei der Reagenzienversorgung, Schwankungen in der Reagenzienqualität und Stromausfälle beeinträchtigten die Genauigkeit sowie die Fähigkeit, diese Tests, einschließlich HPV-Analysen, schnell durchzuführen“, sagt Nina Linder.

Eine weitere Schwierigkeit bestand darin, die Frauen zu finden, die Anzeichen einer Krebserkrankung zeigten und eine Nachsorge benötigten.

„In Tansania hatten wir einige Probleme mit der Nachsorge. Einige Frauen kamen nicht zurück, und als wir später ihre Proben überprüften, stellte sich heraus, dass sie Veränderungen aufwiesen, die einer Behandlung bedurften. Manchmal ist es für Ärzte vor Ort schwierig, die Patienten zu finden und ihnen klar zu machen, dass sie eine Behandlung benötigen. Wir haben so gut wie möglich nachgehakt und versucht, allen Frauen die Möglichkeit für weitere Untersuchungen zu geben“, sagt Nina Linder

Kann das Vertrauen in das Gesundheitssystem stärken

Obwohl die Studie sowohl Chancen als auch Herausforderungen der KI-Methode beschreibt, sehen die Forscher darin einen ersten Schritt zur Evaluierung der KI-gestützten Diagnostik in umfassenderen Gesundheitsprogrammen und für mehr Frauenkrankheiten.

„Seit Jahrzehnten sind Diagnosemethoden, die sich nachweislich für die Gesundheit von Frauen als wirksam erweisen – wie das auf Zellproben basierende Screening auf Gebärmutterhalskrebs –, auf hochqualifizierte Experten angewiesen. Mit den neuesten Fortschritten in der medizinischen KI können wir diese Methoden nun neu bewerten und sie auch in ressourcenbeschränkten Umgebungen einführen, wodurch lebensrettende Diagnostik weitaus zugänglicher wird“, sagt Johan Lundin, Professor am Karolinska Institutet und einer der Co-Autoren der Studie.

Ein weiterer wertvoller Beitrag besteht darin, das Bewusstsein vor Ort dafür zu schärfen, warum Screening wichtig ist.

„Wenn Frauen sehen, dass es eine verlässliche Gesundheitsversorgung gibt und sie Hilfe bekommen, sinkt die Hemmschwelle, sich behandeln zu lassen, was sowohl die Gesundheit als auch das soziale Engagement stärkt“, sagt Nina Linder.

Die Forschung wurde in Zusammenarbeit zwischen der Universität Uppsala, dem Institut für Molekulare Medizin Finnland (FIMM) an der Universität Helsinki und dem Karolinska Institutet in Schweden durchgeführt. Das Kinondo Kwetu Hospital im Kwale County, Kenia, und die Muhimbili University of Health and Allied Sciences (MUHAS) in Tansania waren wichtige klinische Partner der Studie.

Quellen:

Uppsala University