ScreenPoint Medical: KI-gesttztes Mammographie-Screening verbessert Brustkrebserkennung signifikant und reduziert Arbeitsbelastung von Radiologen

Die bahnbrechende, randomisierte MASAI-Studie zeigt, dass die Anwendung von Transpara zu einer signifikanten Steigerung der Frherkennungsrate im Mammographiescreening sowie zu einer deutlich krzeren Befundungszeit fhrt.

NIJMEGEN, Niederlande, 17. Februar 2025 /PRNewswire/ -- Die Ergebnisse einer bahnbrechenden, randomisierten Studie, an der mehr als 105.000 Frauen teilnahmen, zeigen, dass der Einsatz der knstlicher Intelligenz (KI) von Transpara beim Mammographie-Screening die Krebsentdeckungsraten deutlich erhht und gleichzeitig die Arbeitsbelastung fr Radiologen verringert.

Die inThe Lancet Digital Healthverffentlichte Studie "Mammography Screening with Artificial Intelligence (MASAI)", die im Rahmen des nationalen schwedischen Screening-Programms durchgefhrt wurde, zeigt, dass der von Transpara untersttzte Arbeitsablauf die Detektionsrate von Brustkrebs um 29 % steigerte und zu einer 44 % verringerten Arbeitsbelastung der Radiologen bei der Auswertung der Aufnahmen fhrte. Die neuen Ergebnisse zeigen einen noch hheren Anstieg der Detektionsrate, als es die bereits im Jahr 2023 verffentlichten Zwischenergebnisse (Lang et al, Lancet Oncology 24:8, p936-944) auswiesen. Die aktuellen Ergebnisse bieten darber hinaus detailliertere Einblicke in die Vorteile der KI fr den Workflow des Mammografiescreenings.

Die wichtigsten Ergebnisse der Studie "Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a randomised, controlled, parallel-group, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study" sind:

• Verbesserte Detektionsrate: Bei 53.043 Teilnehmerinnen wurden durch den Einsatz der Transpara-KI insgesamt 338 Krebserkrankungen zustzlich entdeckt, was einer Steigerung der Detektionsrate um 29 % entspricht. Durch den Einsatz der Transpara KI kam es zu keiner Zunahme falsch-positiver Ergebnisse.
• Hhere Erkennungsrate: Die Krebserkennungsrate lag bei 6,4 pro 1000 Teilnehmenden in der KI-Gruppe, verglichen mit 5,0 pro 1000 in der Kontrollgruppe.
• Reduzierte Arbeitsbelastung: Das KI-gesttzte Screening-Verfahren fhrte zu einer 44%igen Verringerung der Befundungszeit der Radiologen im Screening.
• Frhere Erkennung klinisch relevanter Krebsarten: Durch das KI-gesttze Screening mit Transpara wurden vermehrt kleine, invasive und hochgradige In-situ-Karzinome ohne Lymphknotenbefall entdeckt. Dies ist in diesem frhzeitigem Stadium entscheidend fr Intervention und Therapie.

Dr. Kristina Lng, wissenschaftliche Leiterin an der Universitt Lund, erklrte: Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein KI-gesttztes Screening die Frherkennung von klinisch relevantem Brustkrebs deutlich verbessern und gleichzeitig die Befundungszeit fr Radiologen verringern kann. Dies hat das Potenzial, die Ergebnisse fr die Patientinnen zu verbessern und die Nutzung der Ressourcen im Gesundheitswesen zu optimieren."

Die hhere Brustkrebserkennungsrate in der MASAI-Studie - im Vergleich zu anderen Studien - unterstreicht die Bedeutung der Integration von KI in den Workflow des Mammographie-Screenings. Diese fhren nachweislich nicht zu hheren falsch-positiven Befunden.

Die Autoren der Publikation weisen darauf hin, dass das MASAI Studiendesign Wert darauf legte, den Radiologen beim Befunden ber die KI Zugang zu Informationen zum Brustkrebsrisiko der Patientinnen zu geben. "Wenn Radiologen beim Auswerten von Mammographie-Untersuchungen auf eine niedrige oder hohe Krebsprvalenz der Patientin aufmerksam gemacht werden, kann dies dazu fhren, dass sie bei Untersuchungen mit niedriger Krebsprvalenz weniger falsch-positive Befunde und bei Untersuchungen mit hoher Krebsprvalenz weniger falsch-negative Befunde erheben. Durch die KI-gesttzten Markierungen in der Mammografie werden verdchtige Befunde hervorgehoben und so das Risiko verringert, potenzielle Befunde zu bersehen."

Transpara ist derzeit die am besten klinisch validierte Brust-KI auf dem Markt und bietet Radiologen eine zustzliche Zweitbefundung", um Krebserkrankungen frher zu erkennen, aber auch die Zahl unntiger Abklrungen aufgrund falsch-positiver Befunde zu senken.

Informationen zu ScreenPoint Medical

ScreenPoint Medical bietet modernste KI - Produkte im Bereich des machine learnings" fr Radiologen, um denScreeningablauf, dieEntscheidungssicherheit in der Befundungund dieRisikobewertungfr Brustkrebs zu verbessern. Transpara geniet das Vertrauen von Radiologen auf der ganzen Welt, da es von Experten fr maschinelles Lernen und Bildrekonstruktionen entwickelt wurde sowie durch das Feedback von weltweit anerkannten Experten in der Brustdiagnostik immer auf dem modernsten Stand der Technik gehalten wird.Alle Nachweise finden Sie auf:https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-reviewed-publications

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