Professor Hutan Ashrafian, Chefarzt bei Harbinger Health (Quelle: Flagship Pioneering)
Eine große NHS-Studie zum Einsatz von KI bei der Brustkrebsvorsorge ergab, dass die KI von Google Brustkrebsfälle besser erkennen kann als menschliche Ärzte.
Im Vereinigten Königreich werden Brustkrebs-Scans von zwei Gutachtern, in der Regel spezialisierten Radiologen, beurteilt. Jeder liest den Scan separat, wobei der zweite Leser die Entscheidung des ersten Lesers entweder kennt oder nicht.
Die Studie, die am 10. März 2026 in zwei verlinkten Artikeln in Nature Cancer veröffentlicht wurde, untersuchte, wie zwei menschliche Leser im Vergleich zu einem menschlichen Leser plus einem KI-Leser unter Verwendung einer von Google entwickelten KI-Software verglichen wurden.
Bei einer Überprüfung der Mammogramme von 125.000 Frauen entdeckte das KI-System mehr Fälle von invasivem Krebs, mehr Fälle insgesamt, weniger falsch positive Ergebnisse und erinnerte sich an weniger Frauen als bei Menschen, die ihren ersten Scan hatten.
Dr. Hutan Ashrafian, Chief Medical Officer bei Harbinger Health, Teil des Institute of Global Health Innovation und Autor beider Papiere, sagte: „Dies ist die größte KI, die jemals dazu beigetragen hat, die Zahl der Todesfälle durch Brustkrebs innerhalb des NHS zu senken.“
„Das Potenzial für den NHS, dies voranzutreiben, ist erheblich, insbesondere angesichts der Erkenntnis des National Cancer Plan für England, dass es „wenige deutlichere Anzeichen für das Scheitern des Status quo gibt als unsere unzureichenden Krebsergebnisse“, und seines Wunsches, neue Technologien einzuführen, um dieses Problem anzugehen.“
Die Studie ergab außerdem, dass die KI 25 % der „Intervallkrebserkrankungen“ identifizierte, die zwischen routinemäßigen Screening-Runden diagnostiziert werden, nachdem ein früherer Scan eindeutig war.
Im zweiten Teil der Untersuchung, in der 9.266 aktuelle Fälle bei zwei Screening-Diensten an 12 Standorten in London untersucht wurden, reduzierte KI den Zeitaufwand für das Lesen von Scans um fast ein Drittel.
Die durchschnittliche Zeit, die die KI zum Abschließen einer Lektüre benötigte, betrug 17,7 Minuten, verglichen mit 2,08 Tagen für den ersten menschlichen Leser.
Aufbau von Vertrauen durch Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Während das KI-gestützte Screening in der Theorie funktioniert, wird sein Nutzen daran gemessen, wie medizinische Fachkräfte in der Praxis auf KI-gestützte Diagnosen reagieren.
Der letzte Teil der Studie befasste sich mit dem Einsatz von KI in der Schlichtung, wenn sich der erste und der zweite Leser nicht über die Diagnose einig sind und ein dritter Leser den Scan analysiert, um eine endgültige Entscheidung zu treffen.
Der dritte Experte musste häufiger hinzugezogen werden, um zwischen der KI und dem Menschen zu entscheiden, als dies der Fall war, als beide Radiologen Menschen waren. In den beiden untersuchten Zentren stieg die Zahl der Schlichtungsverfahren um 142 % bzw. 22 %.
Obwohl die KI eine höhere Schlichtungsrate aufwies, reduzierte sie den gesamten Screening-Arbeitsaufwand, was bedeutete, dass die Ergebnisse beim Vergleich des Mensch-KI-Teams mit einem Mensch-Mensch-Paar in etwa gleich waren.
Trotz dieser Zunahme der Schlichtung gehen die Forscher davon aus, dass eine Weiterentwicklung des KI-Tools zu einer früheren Erkennung von Krebserkrankungen führen könnte.
Die Arbeit wurde vom NIHR Imperial Biomedical Research Center unterstützt und durch den NHS AI in Health and Care Award in Zusammenarbeit mit dem NIHR finanziert.
Dr. Ashrafian ist Hauptredner bei Digital Health Rewired 2026, die vom 24. bis 25. März im Birmingham NEC stattfindet. Registrieren Sie sich hier.
