Ovarialkarzinom

KI-Unterstützung bei der Auswertung von Ultraschallbildern

  • In einer simulierten Triagesituation zur Diagnostik eines Ovarialkarzinoms reduzierte die KI-Unterstützung die Zahl der Überweisungen um 63 % und die Fehldiagnoserate um 18 %.

  • Eine künstliche Intelligenz (KI) könnte Gynäkolog:innen künftig bei der Diagnose des Ovarialkarzinoms unterstützen. Die in einer internationalen Studie verwendete »Deep Learning«-Software war menschlichen Expert:innen bei der Unterscheidung der Malignome von anderen Befunden auf Ultraschallbildern überlegen. Laut der Publikation könnten mehr als die Hälfte der Überweisungen an Ultraschallexpert:innen vermieden werden.

    Viele Ovarialkarzinome werden, weil sie lange keine Symptome verursachen, zufällig bei Ultraschalluntersuchungen entdeckt, die aus anderen Anlässen durchgeführt werden. Die Unterscheidung von gutartigen Veränderungen fällt jedoch selbst bei der heute bevorzugten transvaginalen Ultraschalluntersuchung schwer. Eine Biopsie sollte vermieden werden, weil sie leicht zur Streuung von Krebszellen in die Bauchhöhle führen kann. Zur Diagnosestellung ist deshalb eine Laparotomie notwendig.

    Um unnötige invasive Eingriffe zu vermeiden, werden die Patientinnen häufig an Ultraschallexpert:innen überwiesen, an denen es jedoch auch in wohlhabenden Ländern mangelt. Ein Team um Elisabeth Epstein vom Karolinska Institut in Stockholm hat deshalb untersucht, ob eine KI im Vorfeld bei der Diagnose helfen könnte. Die Software wurde an 17.119 Ultraschallbildern von 3.652 Patientinnen aus 20 Krankenhäusern in 8 Ländern trainiert.
    Die Ergebnisse zeigten, dass die KI sowohl Expert:innen als auch Nichtexpert:innen bei der Erkennung von Ovarialkarzinomen übertraf: Sie erreichte eine Genauigkeit von 86,3 %, verglichen mit 82,6 % bei den Expert:innen und 77,7 % bei den Nichtexpert:innen.

    In einer simulierten Triagesituation reduzierte die KI-Unterstützung die Zahl der Überweisungen um 63 % und die Fehldiagnoserate um 18 %. Epstein ist deshalb überzeugt, dass die KI zu einer schnelleren und kostengünstigeren Versorgung von Patientinnen mit verdächtigen Ovarialläsionen führen könnte.

    Quelle: Christiansen, F., Konuk, E., Ganeshan, A.R. et al. (2025). International multicenter validation of AI-driven ultrasound detection of ovarian cancer. Nat Med. https://doi.org/10.1038/s41591-024-03329-4 · aerzteblatt.de, 15.1.25 · DHZ

     

    Rubrik: Medizin & Wissenschaft

    Erscheinungsdatum: 16.01.2025