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Elías-Cabot AI triage

AI-based triage and decision support in mammography and digital tomosynthesis for breast cancer screening: a paired, noninferiority trial

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 31.301 Frauen mit Screening-Mammographie senkte eine teilautonome KI-Triage, die Niedrigrisiko-Untersuchungen aussortierte, den radiologischen Befundungsaufwand verglichen mit der Standard-Doppelbefundung mit verblindeten Befundern.

N
31.301Patienten
Design
Prospektive gepaarte Nichtunterlegenheitsstudie (nicht randomisiert)
Endpunkt
Radiologischer Befundungsaufwand, Karzinomdetektionsrate und Wiedereinbestellungsrate (koprimär)
Relevanz
3Ergänzend — Kontext, kein Muss-Wissen.
ErgebnisBefundungsaufwand −63,6 %; Karzinomdetektion 6,3 → 7,3 pro 1.000 (+15,2 %; 95 %-KI 6,6–24,4 %; p<0,001); Wiedereinbestellungsrate +14,8 % (95 %-KI 9,0–20,6 %), Nichtunterlegenheit nicht erreicht. Aufwandsreduktion ähnlich bei digitaler Mammographie (−62,1 %) und Tomosynthese (−65,5 %); Detektion und Wiedereinbestellung stiegen nur bei der digitalen Mammographie.
Elías-Cabot E, et al. Nat Med. 2026;32(4):1296-1305. 10.1038/s41591-026-04277-x
Diskussion & Kritik

Erster prospektiver Test, KI Niedrigrisiko-Screenings ohne jede menschliche Befundung freigeben zu lassen: Fast zwei Drittel des Aufwands entfielen und die Detektion stieg, aber auch die Wiedereinbestellungen nahmen zu — der Trade-off, den jedes autonome KI-Programm rechtfertigen muss. Gepaartes, nicht randomisiertes Design (beide Strategien wurden auf jede Untersuchung angewandt), ein einzelner KI-Workflow und das im Screening entdeckte Karzinom statt Intervallkarzinom oder Mortalität als Endpunkt.