Künstliche Intelligenz in der Mammadiagnostik Gestern, heute und morgen

• Published in: Radiologe Vol. 60; no. 1; pp. 56 - 63
• Main Authors: Bennani-Baiti, B., Baltzer, P. A. T.
• Format: Journal Article
• Language: German
• Published: Heidelberg Springer Medizin 01.01.2020
• Subjects: Cardiac Imaging; Diagnostic Radiology; Imaging; Interventional Radiology; Leitthema; Medicine; Medicine & Public Health; Neuroradiology; Radiology; Ultrasound; Screening; Brustkrebs; Mammographie; Breast neoplasms; Mammography; Early detection of cancer; Computergestützte Diagnostik; Früherkennung; Computer-aided diagnosis
• ISSN: 0033-832X; 1432-2102
• DOI: 10.1007/s00117-019-00615-y

Zusammenfassung Hintergrund Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in der bildgebenden Mammdiagnostik eingesetzt. Fragestellung Was sind die wesentlichen Anwendungsgebiete und bereits verfügbaren KI-gestützten Systeme auf dem Gebiet der senologischen Radiologie? Material und Methode Zusammenfassung, übersichtliche Darstellung sowie Diskussion relevanter Daten aus Grundlagenarbeiten und Herstellerinformationen. Ergebnisse KI-gestützte Befundsysteme sind bereits seit fast 25 Jahren in der Mammadiagnostik im Einsatz, werden jedoch in den USA weitaus häufiger angewandt als in Europa. Initiale CAD-Systeme (computergestützte Diagnostik) zeichneten sich durch eine limitierte diagnostische Aussagekraft mit überproportionalen Raten falsch-positiver Befunde aus. Seit 2012 kommen Deep–Learning-Algorithmen zum Einsatz und erweitern die Einsatzmöglichkeiten der KI. Schlussfolgerung Derzeit gibt es keinen Algorithmus, der – nachweislich validiert – die Doppelbefundung durch zertifizierte Mammaradiologen übertrifft. In der mittelbaren Zukunft ist jedoch die Übernahme von Aufgaben durch KI absehbar: So kann die Vorselektion abnormer Studien die Arbeitslast gerade in der Früherkennung substanziell verringern. Auch die Erfassung von komplexen radiopathogenomischen Zusammenhängen und besonders ihre Translation in die klinische Praxis ist ohne KI kaum denkbar.