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KI verbessert die Früherkennung von Brustkrebs

Künstliche Intelligenz bietet Radiologen smarte Unterstützung beim Brustkrebs-Screening

4min
Veröffentlicht am October 21, 2020

Bei Brustkrebs-Früherkennungsprogrammen wie dem in den Niederlanden fallen große Mengen an Mammographiedaten an. Radiologen müssen täglich Hunderte von Bildern präzise und oft unter Zeitdruck auswerten. Künstliche Intelligenz (KI) bietet Radiologen intelligente Unterstützung: „Es ist, als hätte man auf Knopfdruck einen zusätzlichen Kollegen“, sagt der Radiologe Ritse Mann vom Radboud University Medical Center, Nijmegen, Niederlande.

Fall-Score

When evaluation mammography images, radiologists at Radboud University Medical Center are supported by artificial intelligence.

The radiologists at the breast clinic at Radboud University Medical Center evaluate a steady stream of images every week supported by Artificial Intelligence.

KI-gesteuerte Fallbewertung birgt großes Potenzial

Ritse Mann, MD, PhD, head of breast imaging, Radboud University Medical Center, Nijmegen, the Netherlands.

Die Leistungsfähigkeit entspricht der eines guten Radiologen.

Dr. Dr. Ritse Mann, Leiter der Brustbildgebung am Radboud University Medical Center in Nijmegen, Niederlande.

Eine zweite Meinung auf Knopfdruck

AI beschleunigt die Tomosynthese-Auswertung

Tomosynthesis evaluation is also facilitated with the AI software.

“AI is like having an additional colleague at the press of a button,” says radiologist Ritse Mann.

Künstliche Intelligenz aus der Sicht des Patienten

  1. Rodriguez-Ruiz A, Lång K, Gubern-Merida A, Broeders M, Gennaro G, Clauser P, Helbich T, et al. Stand-alone artificial intelligence for breast cancer detection in mammography: Comparison with 101 radiologists. J Natl Cancer Inst. 2019 Sep;111(9): 916–922. https://doi.org/10.1093/jnci/djy222

    Rodriguez-Ruiz A, Krupinski E, Mordang J, Schilling K, Heywang-Kobrunner S, Sechopoulos I, et al. Detection of breast cancer using mammography: Impact of an Artificial Intelligence support system. Radiology. 2019 Feb;290(2), 305-314. https://doi.org/10.1148/radiol.2018181371

    Rodriguez-Ruiz A, Lång K, Gubern-Merida A, Teuwen J, Broeders M, Gennaro G, Clauser P, et al. Can we reduce the workload of mammographic screening by automatic identification of normal exams with artificial intelligence? A feasibility study. Eur Radiol. 2019 Sep;29(9):4825-4832. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06186-9

  2. Die hierin enthaltenen Aussagen basieren auf Ergebnissen, die von Siemens Healthineers Kunden in deren jeweiligen spezifischen Nutzungsumfeld erzielt wurden. Es ist zu beachten, dass es kein „typisches“ Krankenhaus gibt und die Resultate von verschiedenen Variablen abhängen (wie z.B. der Größe des Krankenhauses, des Behandlungsspektrums, dem Grad der IT Integration). Aus diesem Grunde ist nicht gewährleistet, dass andere Kunden dieselben Ergebnisse erzielen werden.