Trotz der Existenz von Screening-Programmen auf der ganzen Welt ist die Interpretation von Mammographien von einer hohen Rate an falsch positiven und falsch negativen Befunden betroffen
Die Screening-Mammographie zielt darauf ab, Brustkrebs in einem früheren Stadium der Krankheit zu identifizieren, wenn die Behandlung erfolgreicher sein kann.
Trotz der Existenz von Screening-Programmen auf der ganzen Welt ist die Interpretation von Mammographien von einer hohen Rate an falsch positiven und falsch negativen Befunden betroffen. Die Forscher stellen ein System der künstlichen Intelligenz (KI) vor, das in der Lage ist, Experten in der Brustkrebsvorhersage zu übertreffen. Um die Leistung im klinischen Umfeld zu beurteilen, haben sie einen großen repräsentativen Datensatz aus Großbritannien und einen großen angereicherten Datensatz aus den USA zusammengestellt.
Sie zeigen weiterhin einen absoluten Rückgang von 5,7% und 1,2% (USA und UK) bei falsch-positiven und 9,4% und 2,7% bei falsch-negativen Ergebnissen. Die Ergebnisse liefern Belege für die Fähigkeit des Systems, von Großbritannien in die USA zu verallgemeinern. In einer unabhängigen Studie mit sechs Radiologen übertraf das AI-System alle menschlichen Leser: Der Bereich unter der Betriebskennlinie des Empfängers (AUC-ROC) für das AI-System war absolut gesehen größer als der AUC-ROC für den durchschnittlichen Radiologen von 11,5%.
Diese fundierte Bewertung des AI-Systems ebnet den Weg für klinische Studien zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz des Brustkrebs-Screenings.
Quelle: nature.com
