Die Auswertung von Brustbiopsien stellt selbst für hochqualifizierte Pathologen eine enorme Herausforderung dar.
Hilfe naht jedoch: Ein Team der University of California, Los Angeles (UCLA), hat ein KI-System entwickelt, das Biopsien genauer analysieren kann.
„Medizinische Bilder von Brustbiopsien enthalten sehr viele komplexe Daten, und ihre Interpretation kann subjektiv ausfallen“, erklärt Dr. Joann Elmore, Expertin für Pathologie. „Ärzte stimmen manchmal nicht einmal mit ihrer eigenen Diagnose von vor einem Jahr überein.“
Das Team trainierte das System mit 240 Brustbiopsie-Bildern unter Aufsicht dreier erfahrener Pathologen, um Muster harmloser bis krebsartiger Läsionen zu erkennen.
Im Test verglichen sie die KI-Ergebnisse mit Diagnosen von 87 praktizierenden Pathologen. Die KI lag bei Krebs- vs. Nicht-Krebs-Fällen leicht hinter den Experten zurück, übertraf sie aber bei der Unterscheidung zwischen duktalem Carcinoma in situ (DCIS), einer nicht-invasiven Krebsform, und Brustatypie, einer risikoreichen Zellanomalie.
„Diese Ergebnisse sind hoch ermutigend“, betont Elmore. „In den USA ist die Genauigkeit bei Atypie und DCIS-Diagnosen oft niedrig – der automatisierte KI-Ansatz birgt großes Potenzial.“
Die Forscher erweitern das System nun auf die Melanom-Diagnose.