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Herausgegeben von Gerald Braunberger, Jürgen Kaube, Carsten Knop, Berthold Kohler

Ein Arzt weist im Bruströntgen auf gutartige Fettzellenverkalkung hin – wird KI in der Diagnostik bald überlegen sein? Bild: dpa

Auf einer Röntgenaufnahme ist es schwierig, verdächtige Knoten in der Brust zu finden, wenn das Gewebe dicht ist. Genau aus diesem Grund haben Ärzte in Boston einen KI-Algorithmus entwickelt.

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Fast drei Millionen Frauen gehen hierzulande jedes Jahr zum Mammographie-Screening. Fehler bei der Auswertung der Röntgenbilder können nicht ausgeschlossen werden. Frauen mit dichtem Brustgewebe haben ohnehin oft Zweifel, weshalb Radiologen gerne auf Hightech-Auswertehilfen zurückgreifen. Am Massachusetts General Hospital in Boston arbeiteten Ärzte mit KI-Forschern daran, einen Algorithmus zu entwickeln und ihn an Tausenden und Abertausenden von Bildern zu trainieren.

Bei 94 Prozent der Diagnosen stimmen Arzt und Computer überein – was nicht heißt, dass die Maschine allein gelegentlich falsch lag. Jedenfalls ist die KI-Mammographie mittlerweile Routine in der Klinik.

Mehr als 16.000 Aufnahmen wurden seit Januar überprüft und die Maschine lernt dazu. Nun wollen sie, wie die American Radiological Society mitteilte, mithilfe der KI-Diagnose das Krebsrisiko bei Frauen anhand der Dichte des Brustgewebes vorhersagen. Man vermutet: In der ohnehin aufgeheizten Mammographie-Szene wird die Sprengkraft solcher Vorhersagen erneut unterschätzt.

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