KI lenkt den Blick: Mehr Treffer bei Brustkrebs-Früherkennung
KI-basierte Systeme helfen Radiologinnen und Radiologen, Läsionen auf Mammographien gezielter zu erkennen. Eine aktuelle Studie zeigt, wie sich dadurch auch das Blickverhalten verändert.
Sarah Bourdely29.7.20253"
Künstliche Intelligenz (KI) verbessert die Brustkrebs-Erkennung, indem sie die Aufmerksamkeit der Radiologinnen und Radiologen gezielt auf verdächtige Areale lenkt. Das zeigt eine Studie unter der Leitung von Jessie J. J. Gommers vom Radboud University Medical Center (Nijmegen, Niederlande), die in «Radiology» veröffentlicht wurde.
Mithilfe eines Eye-Tracking-Systems untersuchte das Team, wie sich das Blickverhalten beim Lesen von Screening-Mammografien mit und ohne KI-Unterstützung unterscheidet. Insgesamt wurden 150 Mammogramme von 12 Fachpersonen analysiert, jeweils zur Hälfte mit und ohne Brustkrebsbefund.
Mehr Fokus, kein Zeitverlust
Das für die Studie verwendete KI-System war Transpara (Version 2.1.0; ScreenPoint Medical), das von der Food and Drug Administration zugelassen und von der Europäischen Kommission zertifiziert ist.
Mit KI-Unterstützung stieg die Treffergenauigkeit der Radiologen. Auffällig war: Sie verbrachten mehr Zeit mit tatsächlich betroffenen Bereichen, wenn die KI diese als verdächtig markiert hatte. Die durchschnittliche Sensitivität, Spezifität und Befundungszeit blieben dabei unverändert.
«Insgesamt half die KI den Radiologen nicht nur dabei, sich auf die richtigen Fälle zu konzentrieren, sondern lenkte ihre Aufmerksamkeit auch auf die relevantesten Bereiche innerhalb dieser Fälle.» Jessie J. J. Gommers, Studienleiterin.
«Radiologinnen und Radiologen scheinen ihr Auswertungsverhalten an das vom System geschätzte Risiko anzupassen», erklärt Studienleiterin Gommers in einer Medienmitteilung. Bei unauffälliger KI-Bewertung gingen sie schneller über das Bild – bei hohem Risiko prüften sie genauer nach. Die Markierungen der KI fungierten dabei als visuelle Hinweise, ähnlich wie ein zusätzlicher Beobachter.
Warnung vor blindem Vertrauen in KI
Trotz der ermutigenden Ergebnisse warnt das Team vor einem unkritischen Umgang mit der Technologie. Falsche Hinweise könnten zu übersehenen Karzinomen oder unnötigen Rückrufen führen. «Radiologinnen und Radiologen müssen lernen, die Informationen der KI kritisch zu interpretieren», so Gommers. Die Verantwortung für die finale Diagnose sollte daher weiterhin bei den Fachpersonen liegen.
Künstliche Intelligenz in der Medizin
Das Science Media Center hat Forschende gebeten, einen Einblick zum Stand der Implementierung von KI in der klinischen Medizin in Deutschland zu geben.
Die Expertinnen und Experten wurden dazu befragt, in welchen medizinischen Bereichen KI bereits Anwendung findet oder künftig Potenzial hat, welche Systeme bereits im Einsatz sind, wie Qualität und Transparenz sichergestellt werden können, welche Hürden einer Implementierung im Weg stehen und wie sich Vertrauen und Verantwortlichkeiten im Umgang mit KI gestalten lassen.
In Folgestudien will das Team untersuchen, wann genau die KI-Hinweise eingeblendet werden sollten – sofort oder erst auf Wunsch. Zudem arbeitet man an Verfahren, mit denen die Unsicherheit der KI selbst besser eingeschätzt werden kann. Ziel sei es, die Entscheidungshilfe nur dann einzusetzen, wenn sie nachweislich einen Mehrwert bietet.
Zur Originalpublikation:
- Gommers JJJ, Verboom SD, Duvivier KM, et al.: «Influence of AI Decision Support on Radiologists' Performance and Visual Search in Screening Mammography», in: «Radiology», Juli 2025.
- DOI: 10.1148/radiol.243688
