Verwandte Videos:
Ein innovatives System der künstlichen Intelligenz (KI), das in Australien entwickelt wurde, verspricht, die Früherkennung von Brustkrebs zu revolutionieren, indem es Frauen mit hohem Risiko für die Erkrankung identifiziert, selbst nachdem sie eine als normal eingestufte Mammografie erhalten haben.
Laut einer Studie, die in der Zeitschrift The Lancet Digital Health veröffentlicht wurde, analysiert das Werkzeug mit dem Namen BRAIx Mammografiebilder mithilfe von Algorithmen des tiefen Lernens und berechnet eine individuelle Risikobewertung für die Jahre nach der Untersuchung.
Die Forschung, durchgeführt von der Universität Melbourne, basierte auf Daten von über 96.000 Frauen, die am öffentlichen Programm BreastScreen in Victoria teilnahmen.
Die Wissenschaftler berechneten den BRAIx-Risikowert auf der Grundlage der Mammografien und schätzten die Wahrscheinlichkeit, dass jede Patientin zu dem Zeitpunkt der Untersuchung oder in den folgenden vier Jahren Brustkrebs entwickeln würde.
Die Ergebnisse waren aufschlussreich.
„Insbesondere wiesen die 2 % der Frauen mit dem höchsten Risikoindex eine Wahrscheinlichkeit von etwa 9,7 % auf, in den folgenden vier Jahren eine Brustkrebsdiagnose zu erhalten, eine Zahl, die mit dem Risiko einiger Trägerinnen genetischer Mutationen, die mit der Krankheit in Verbindung stehen, vergleichbar oder sogar höher ist“, so die Forscher.
Diese Präzision deutet darauf hin, dass die KI helfen könnte, von einem einheitlichen Screening-Modell zu einem personalisierteren überzugehen, das auf das Risiko jedes Patienten zugeschnitten ist.
Eine der herausragenden Vorteile des BRAIx-Ansatzes ist seine Fähigkeit, Risikosignale direkt aus dem Mammographie-Bild zu extrahieren, wodurch traditionelle Faktoren wie die Brustdichte, das Alter oder die familiäre Vorgeschichte überwunden werden.
So könnten Frauen mit einem höheren Risiko zusätzliche Tests wie Magnetresonanztomografien oder kontrastverstärkte Mammographien erhalten, während jene mit geringem Risiko die Kontrollen verlängern könnten, um unnötige Untersuchungen zu reduzieren.
Die Studie wurde auch an einer schwedischen Population von über 4.500 Frauen getestet, was die Fähigkeit des Algorithmus bestätigte, Patienten mit erhöhtem Risiko auch nach einem negativen Ergebnis bei der Mammographie zu identifizieren.
"Casi eine von zehn derjenigen, die laut dem Algorithmus im oberen 2%-Bereich bewertet wurden, wurden innerhalb von vier Jahren diagnostiziert, obwohl sie aus dem Krankenhaus entlassen worden waren", berichtet Science Media Centre.
Die Autoren der Studie warnen, dass weitere prospektive Studien und klinische Bewertungen erforderlich sind, um zu bestimmen, wie diese Technologie in die bestehenden Screening-Programme integriert werden kann und um ihren tatsächlichen Einfluss auf Frühdiagnosen und Überlebensraten zu bewerten.
Brustkrebs ist die häufigste Krebsart bei Frauen, mit etwa 2,3 Millionen diagnostizierten Fällen jährlich weltweit, gemäß der Weltgesundheitsorganisation.
In Australien erhalten jedes Jahr über 20.000 Frauen diese Diagnose, und etwa 3.300 sterben an der Krankheit, was die Bedeutung der Verbesserung der Erkennungs- und Präventionsmöglichkeiten unterstreicht.
Archiviert unter: