Eine bahnbrechende Studie, die in Nature Health veröffentlicht wurde, belegt die Wirksamkeit von DeepHealths künstlicher Intelligenz (KI)-basiertem Ansatz zur Brustkrebsfrüherkennung. Die ASSURE-Studie ist die umfangreichste Echtweltanalyse von KI-gestützter Mammographie in der Geschichte der USA und umfasste über 579.000 Mammographien von Frauen in 109 community-basierten Zentren in Kalifornien, Delaware, Maryland und New York. Die Forschung verglich herkömmliche 3D-Mammographie mit einem innovativen KI-Workflow, der DeepHealths FDA-zugelassene CADe/x-Software mit einem sogenannten „Safeguard Review“ kombiniert – einem System, das bei verdächtigen Befunden eine zweite Expertenbeurteilung auslöst. Dieser Workflow ist zentraler Bestandteil des von RadNet angebotenen Enhanced Breast Cancer Detection™ (EBCD™)-Programms. Die Ergebnisse zeigten eine signifikante Steigerung der Krebsdetektionsrate um 21,6 % im Vergleich zur herkömmlichen 3D-Mammographie, ohne die Rückrufraten zu überschreiten, die von der American College of Radiology empfohlen werden. Gleichzeitig stieg die positive Vorhersagewahrscheinlichkeit (PPV) um 15 %. Besonders hervorzuheben ist die Leistung bei Frauen mit dichtem Brustgewebe – einer Gruppe mit erhöhtem Risiko und schwierigerer Diagnose – bei der die Detektionsrate um 22,7 % stieg. Auch bei Black Frauen, die in den USA eine um 40 % höhere Brustkrebsmortalität aufweisen, zeigte sich ein konsistenter Nutzen, was die Gerechtigkeit und Inklusivität des KI-Systems unterstreicht. Im Gegensatz zu vielen akademischen Studien fanden die Untersuchungen in realen klinischen Umgebungen statt – in Gemeindezentren, wo die meisten Frauen ihre Mammographien erhalten. Um Selektionsverzerrungen zu vermeiden, wurde die KI-Unterstützung allen Teilnehmern kostenlos angeboten. „Diese Studie zeigt, dass KI den Zugang zu Spezialistenniveau in der Krebsfrüherkennung ermöglicht – unabhängig von Wohnort oder sozioökonomischem Hintergrund“, betonte Dr. Gregory Sorensen, Co-Autor und Chief Science Officer bei RadNet. DeepHealth, eine Tochtergesellschaft von RadNet, entwickelt KI-Lösungen für verschiedene Organsysteme wie Brust, Lunge, Prostata und Gehirn. Ihr Kern ist das cloud-native Betriebssystem DeepHealth OS, das Daten aus verschiedenen Quellen integriert und personalisierte Arbeitsplätze für Radiologen schafft. Die Ergebnisse der ASSURE-Studie stärken das Vertrauen in KI-gestützte Screening-Programme und könnten die Zukunft der Krebsfrüherkennung nachhaltig verändern. Industrieexperten sehen in der Studie einen Meilenstein: „Dies ist die erste großskalige, diverse und realweltbasierte Validierung eines KI-Workflows, der nicht nur effizienter, sondern auch gerechter ist“, sagt ein unabhängiger Radiologe. Die Integration von KI in routinemäßige Screening-Programme könnte nicht nur die Überlebensraten erhöhen, sondern auch die Arbeitsbelastung von Radiologen reduzieren. RadNet und DeepHealth positionieren sich damit als führende Akteure im Bereich künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung.