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Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 55.581 Frauen im bevölkerungsbezogenen Mammographie-Screening war die Doppelbefundung durch einen Radiologen plus KI gegenüber der Standard-Doppelbefundung durch zwei Radiologen hinsichtlich im Screening entdeckter Mammakarzinome innerhalb von 3 Monaten nicht unterlegen.

N
55.581Patienten
Design
Prospektive Paired-Reader-Nichtunterlegenheitsstudie (nicht randomisiert), Schweden
Endpunkt
Im Screening entdecktes Mammakarzinom innerhalb von 3 Monaten nach der Mammographie (Nichtunterlegenheitsgrenze: relative Reduktion um 0,15)
Relevanz
3Ergänzend — Kontext, kein Muss-Wissen.
ErgebnisDetektierte Karzinome 261 (0,5 %) vs. 250 (0,4 %) (relativer Anteil 1,04; 95 %-KI 1,00–1,09; nicht unterlegen). KI allein 246 vs. 250 (0,98; 95 %-KI 0,93–1,04) und Dreifachbefundung durch zwei Radiologen plus KI 269 vs. 250 (1,08; 95 %-KI 1,04–1,11) waren ebenfalls nicht unterlegen.
Dembrower K, et al. Lancet Digit Health. 2023;5(10):e703-e711. 10.1016/S2589-7500(23)00153-X
Diskussion & Kritik

Erste prospektive Evidenz, dass KI einen von zwei Radiologen ersetzen kann, ohne Karzinome zu verlieren — das Befundungsmodell Radiologe plus KI, das MASAI anschließend in einem randomisierten Design prüfte. Das Paired-Reader-Design bedeutet, dass jede Frau auf beide Arten befundet wurde, es gibt also keine Randomisierung; ein einzelnes Krankenhaus, teilweise industriefinanziert und ein auf das im Screening entdeckte Karzinom nach 3 Monaten beschränkter Endpunkt — Intervallkarzinome und Überdiagnose bleiben ungemessen.