KI kann Brustkrebs im Frühstadium erkennen

Eine neue Übersichtsarbeit, die im „Journal of Breast Imaging“ veröffentlicht wurde, untersucht, ob künstliche Intelligenz (KI) Brustkrebserkrankungen erkennen kann, die bei Standard-Mammographien übersehen werden. Forscher der University of California, Los Angeles (UCLA), veröffentlichten diese Übersichtsarbeit in der ersten Septemberwoche 2026.

Wenn Sie regelmäßig Mammographien durchführen lassen, könnte diese Forschung letztendlich Einfluss darauf haben, wie Ihre Brustkrebsvorsorge durchgeführt wird.

Was ist Intervall-Brustkrebs?

Ein Intervallbrustkrebs ist ein Krebs, der zwischen zwei regelmäßigen Mammographien entdeckt wird, nachdem die erste Mammographie keine Anzeichen von Krebs gezeigt hatte.

Intervallkrebsfälle machen etwa 25 % der durch Vorsorgeprogramme entdeckten Brustkrebsfälle aus. Sie wachsen oft schneller und haben eine schlechtere Prognose als Krebserkrankungen, die bei routinemäßigen Vorsorgeuntersuchungen entdeckt werden.

Ärzte beobachten die Rate der Intervallkrebserkrankungen genau, da sie ein wichtiger Indikator dafür ist, wie gut ein Brustkrebs-Früherkennungsprogramm funktioniert.

Es gibt zwei Hauptarten von Intervallkarzinomen.

Manche Krebserkrankungen wachsen so schnell, dass auf der früheren Mammographie keine sichtbaren Anzeichen zu erkennen sind. Selbst wenn Ärzte diese Mammographie nach der Krebsdiagnose erneut betrachten, können sie keine Anzeichen für eine Krebserkrankung erkennen.

Andere Krebserkrankungen hinterlassen kleine oder unklare Anzeichen auf der früheren Mammographie. Ein Radiologe bemerkt diese Anzeichen möglicherweise nicht, wenn er das Bild zum ersten Mal begutachtet. Bei dieser zweiten Gruppe kann KI besonders hilfreich sein.

Zwei Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz (KI) helfen kann

Die Übersichtsarbeit untersuchte zwei verschiedene Ansätze, wie Forscher KI in der Brustkrebsvorsorge einsetzen.

1. Das Aufspüren übersehener Krebserkrankungen

Einige KI-Systeme können eine frühere Mammographie nachträglich auswerten, nachdem bei einer Person später Brustkrebs diagnostiziert wurde. Diese Systeme suchen nach kleinen Anzeichen, die dem Radiologen möglicherweise entgangen sind.

Die in der Übersichtsarbeit berücksichtigten Studien ergaben, dass KI viele dieser übersehenen Anzeichen identifizieren konnte. Diese Fähigkeit hilft Radiologen dabei, ähnliche Anzeichen in zukünftigen Mammographien zu erkennen und das Risiko zu verringern, einen Krebs zu übersehen.

2. Vorhersage des zukünftigen Krebsrisikos

Eine schwierigere Anwendung der KI ist die Vorhersage, ob eine Frau in Zukunft an Brustkrebs erkranken könnte.

Einige KI-Systeme weisen einer Mammographie einen Risikowert zu, selbst wenn das Bild für einen Radiologen normal aussieht. Ein hoher Wert bedeutet, dass die KI ein Muster erkannt hat, das mit einem höheren Krebsrisiko verbunden ist, obwohl auf der Mammographie kein offensichtlicher Krebs zu sehen ist.

Diese Situation wirft eine wichtige Frage auf: Was sollen Ärzte tun, wenn eine Mammographie normal aussieht, die KI jedoch ein hohes Risiko für die betroffene Person anzeigt?

Der Übersichtsartikel stellt fest, dass es für diese Situation noch keine klaren Leitlinien gibt.

Zusätzliche Untersuchungen könnten Ärzten helfen, Krebs früher zu erkennen. Allerdings könnten zusätzliche Untersuchungen auch zu unnötigen Biopsien, zusätzlichen Kosten und erhöhter Angst bei den Patientinnen führen.

Was ergab eine groß angelegte Studie?

Die Übersichtsarbeit befasst sich auch mit einer großen randomisierten Studie, die Anfang 2026 veröffentlicht wurde. Diese Studie umfasste mehr als 105.000 Frauen und untersuchte die Brustkrebsvorsorge mit KI-Unterstützung.

Diese Frauen wurden in zwei Gruppen aufgeteilt.

• Bei einer Gruppe wurden die Mammographien mit Hilfe von KI ausgewertet.
• Bei der anderen Gruppe kam die Standardmethode der doppelten Befundung zum Einsatz, bei der zwei Radiologen jede Mammographie unabhängig voneinander auswerten. Dieser Ansatz wird in vielen europäischen Früherkennungsprogrammen üblicherweise angewendet.

Die Ergebnisse sprachen für die KI-gestützte Gruppe. Nach einer Nachbeobachtungszeit von zwei Jahren betrug die Rate an Intervall-Brustkrebs:

• 1,76 Fälle pro 1.000 Frauen in der Standard-Screening-Gruppe
• 1,55 Fälle pro 1.000 Frauen in der KI-gestützten Gruppe.

Dies entspricht einer Verringerung der Intervallkrebsfälle um 12 %.

In der KI-gestützten Gruppe traten zudem weniger invasive Krebserkrankungen, weniger große Tumoren und weniger aggressive Brustkrebsarten auf.

Die Sensitivität des Tests – ein Maß dafür, wie gut er tatsächlich vorhandene Krebserkrankungen erkennt – lag bei 80,5 % mit KI-Unterstützung, verglichen mit 73,8 % ohne KI.

Was bedeutet das für Sie?

KI-gestützte Mammographie wird bereits in einigen Brustkrebs-Früherkennungsprogrammen eingesetzt. Bislang deuten Forschungsergebnisse darauf hin, dass KI Ärzten helfen könnte, manche Krebserkrankungen früher zu erkennen und die Zahl der Krebsfälle zu verringern, die zwischen den regelmäßigen Vorsorgeuntersuchungen auftreten.

Allerdings müssen Forscher noch klären, wie Ärzte reagieren sollten, wenn eine Mammographie normal aussieht, ein KI-System jedoch ein hohes Krebsrisiko feststellt.

Solange keine klareren Leitlinien vorliegen, sollte ein KI-Risikowert nicht allein als Grundlage für die Entscheidung über das weitere Vorgehen herangezogen werden. Sie und Ihr Arzt sollten das KI-Ergebnis gemeinsam mit Ihrer Krankengeschichte, anderen Risikofaktoren und fachärztlichem Rat berücksichtigen.

Wenn bei Ihrer Mammographie KI zum Einsatz kommt, können Sie Ihren Radiologen fragen, wie das KI-Ergebnis ausgewertet wurde und was ein Ergebnis mit hohem Risiko für Sie bedeuten würde.

Am wichtigsten ist es, dass Sie weiterhin zu den empfohlenen Brustkrebs-Vorsorgeterminen gehen, auch wenn frühere Mammographieergebnisse normal waren. Brustkrebs kann sich zwischen den Vorsorgeuntersuchungen entwickeln, unabhängig davon, wie fortschrittlich die Screening-Technologie ist.

Informationsquellen:

• UCLA Health. KI kann helfen, Brustkrebserkrankungen zu erkennen, die bei Mammographien übersehen wurden, doch der klinische Nutzen bleibt ungewiss
• Journal of Breast Imaging (Oxford Academic). Künstliche Intelligenz und Intervallkarzinome in der Mammografie-Früherkennung
• ecancer. KI-gestützte Mammografie-Früherkennung führt zu weniger aggressiven und fortgeschrittenen Brustkrebsfällen