TrialsgramBetaRCTs are beautiful
Ungeprüfte ÜbersetzungDie Deutsche Übersetzung dieses Eintrags wurde nicht fachlich geprüft und kann vom Original abweichen. Akronym, vollständiger Titel und Zitat bleiben stets in der Originalsprache.Originalpublikation öffnen ↗

LungIMPACT

AI-based chest X-ray prioritization in the lung cancer diagnostic pathway: the LungIMPACT randomized controlled trial

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 93.326 Röntgen-Thorax-Aufnahmen aus der Primärversorgung im Lungenkarzinom-Pfad, verkürzte eine sofortige KI-Priorisierung der radiologischen Arbeitsliste die Zeit bis zur CT oder bis zur Lungenkarzinomdiagnose verglichen mit KI-assistierter Befundung ohne Priorisierung der Arbeitsliste nicht.

N
93.326Patienten
Design
Multizentrische RCT (tageweise randomisiert), UK
Endpunkt
Zeit bis zur CT und Zeit bis zur Lungenkarzinomdiagnose (koprimär)
Relevanz
2Wichtig — eine von mehreren Säulen.
ErgebnisMediane Zeit bis zur CT 53 vs. 53 Tage (Verhältnis der geometrischen Mittel 0,97; 95 %-KI 0,93–1,02; p=0,31); Zeit bis zur Lungenkarzinomdiagnose 44 vs. 46 Tage (0,98; 95 %-KI 0,83–1,16; p=0,84). Lungenkarzinom diagnostiziert bei 558 (0,6 %); KI-Radiologie-Diskordanz bei 30,3 % der Röntgen-Thorax-Aufnahmen.
Woznitza N, et al. Nat Med. 2026;32(5):1737-1744. 10.1038/s41591-026-04253-5
Diskussion & Kritik

Der größte randomisierte Test einer KI-Priorisierung der Arbeitsliste in der Bildgebung, und negativ: Da die KI bereits in beiden Armen lief, änderte das Vorziehen markierter Röntgen-Thorax-Aufnahmen in der Warteschlange weder die Zeit bis zur CT noch die Zeit bis zur Diagnose, sodass die Autoren von einer Priorisierung in diesem Setting abraten. Randomisiert wurde nach Tag und nicht nach Patient, die Analyseeinheit ist die Röntgenaufnahme und nicht die Person, und die Studie isoliert allein den Effekt der Priorisierung — was die KI selbst zum Pfad beitrug, kann sie nicht sagen.