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KI-gestütztes Screening: Transpara Breast AI auf dem ECR 2024 vorgestellt

Der European Congress of Radiology (ECR) 2024 präsentiert die neuesten Forschungsergebnisse zu künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Brustkrebs-Screening-Technologie. ScreenPoint Medical stellt dort seine Transpara Breast AI vor, die Radiologen dabei unterstützt, Krebserkrankungen frühzeitig zu erkennen und die Rückfallquote zu senken. Die Studien, die auf dem Kongress präsentiert werden, zeigen signifikante Verbesserungen bei der Krebsentdeckung und bei der Reduzierung der Arbeitsbelastung für Radiologen.

Eine randomisierte kontrollierte Studie analysierte die Krebsentdeckungsraten und die Art der entdeckten Krebsarten in einer großen Studienpopulation. Dabei zeigte sich, dass das AI-gestützte Screening zu signifikanten Verbesserungen im Vergleich zur herkömmlichen Doppelablesung führte. Eine weitere Studie untersuchte, ob KI die Arbeitsbelastung reduzieren kann, indem Fälle mit geringem Risiko automatisch ausgeschlossen werden, was zu einer erheblichen Verringerung des Arbeitsaufwands beim Brustkrebs-Screening führte, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Weitere Präsentationen und Poster auf dem ECR 2024 beschäftigen sich mit der Verbesserung der Sensitivität des Mammographie-Screenings, der Überprüfung von AI-erkannten Interval-Krebsen sowie der automatischen Berechnung der Brustdichte in Mammographie-Bildern.

Die Forschungsergebnisse zeigen, dass Transpara Radiologen effektiv dabei unterstützt, Krebs im Frühstadium zu erkennen, während die Recall-Raten konstant gehalten werden. Die Technologie ist von der FDA zugelassen und verfügt über eine europäische Zulassung. Sie wird weltweit in hunderten führender Zentren eingesetzt und hat das Potenzial, bis zu 45 % der Intervallkarzinome frühzeitig zu entdecken, während der Arbeitsablauf beim Lesen verbessert wird.

ScreenPoint Medical setzt modernste Forschung im Bereich des maschinellen Lernens ein, um Radiologen dabei zu unterstützen, den Arbeitsablauf beim Screening, die Entscheidungsfindung und die Risikobewertung bei Brustkrebs zu verbessern. Die Technologie genießt das Vertrauen von Radiologen auf der ganzen Welt und wird laufend von Experten für maschinelles Lernen und Bildgebendeanalyse aktualisiert.

Eine mögliche lokale Auswirkung dieser Forschungsergebnisse könnte darin liegen, dass Krankenhäuser und Radiologen in der entsprechenden Region Zugang zu verbesserten Screening-Tools erhalten, die die Früherkennung von Brustkrebs erleichtern.

Hier ist eine Tabelle mit relevanten Informationen zu den präsentierten Studien und Forschungsergebnissen:

| Studie | Thema | Datum und Uhrzeit |
| --- | --- | --- |
| MASAI-Studie | Krebsentdeckungsraten und Art der entdeckten Krebsarten | 2. März, 14 Uhr |
| AITIC-Studie | Reduzierung der Arbeitsbelastung beim Brustkrebs-Screening | 1. März, 8 Uhr |
| Benchmark-Evaluation | Verbesserung der AI in den letzten fünf Jahren | 1. März, 8 Uhr |
| Interval-Krebs-Studie | AI-erkannte Interval-Krebsfälle | 3. März, 11.30 Uhr |

Diese Studien könnten Radiologen und medizinischem Personal in der Region dabei helfen, fundierte Entscheidungen für verbesserte Screening-Verfahren zu treffen und die Effektivität der Krebserkennung zu steigern.



Quelle: ScreenPoint Medical / ots

Martin Schneider

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