MedTech: Die KI von ScreenPoint steigert die Erkennungsrate von Brustkrebs in einer groß angelegten klinischen Studie um 29 %

Eine groß angelegte klinische Studie, die in Schweden im Rahmen des nationalen Brustkrebs-Früherkennungsprogramms durchgeführt wurde, liefert neue, besonders ermutigende Ergebnisse für den Bereich der vernetzten Gesundheit. Unter dem Namen MASAI (Mammography Screening With Artificial Intelligence) wurden im Rahmen dieser groß angelegten Studie mehr als 105.000 Frauen beobachtet, um den konkreten Nutzen künstlicher Intelligenz für die traditionelle Radiologie zu bewerten.

Um die Wirksamkeit des Systems zu messen, wurde die Studiengruppe in zwei Teile aufgeteilt: Ein Teil der Mammographien wurde mit Hilfe der von der Firma ScreenPoint entwickelten Software „Transpara Breast“ ausgewertet, während der andere Teil nach den klassischen Protokollen der manuellen Befundung untersucht wurde. Die von Dr. Kristina Lång von der Universität Lund – einer von der renommierten European Society of Breast Imaging anerkannten Forscherin – geleiteten Arbeiten zeigen, dass die KI die Erkennungsrate entscheidend verbessert und gleichzeitig das Auftreten aggressiver Tumoren zwischen zwei Routineuntersuchungen verringert.

Höhere klinische Genauigkeit ohne Fehlalarme

Die quantifizierten Ergebnisse der MASAI-Studie markieren einen Wendepunkt in der digitalen Onkologie. Dank der Kombination aus der Rechenleistung künstlicher Intelligenz und dem fundierten Fachwissen der Radiologen ist die Erkennungsrate von Brustkrebs um 29 % gestiegen .

Noch wichtiger ist, dass die Studie einen deutlichen Rückgang der „Intervallkarzinome“ aufzeigt (Tumore, die sich zwischen zwei obligatorischen Vorsorgeuntersuchungen rasant entwickeln und deren Behandlung sich oft als besonders komplex erweist). In der Gruppe der Patientinnen, die mittels KI überwacht wurden, zeigen die Ergebnisse Folgendes:

• Ein Rückgang der Gesamtzahl der Intervallkrebserkrankungen um 12 %.
• Eine um 16% niedrigere Rate an invasiven Krebserkrankungen .
• Ein Rückgang der Tumore mit großem Volumen zum Zeitpunkt der Diagnose um 21 %.
• Ein drastischer Rückgang um 27 % bei den aggressivsten Krebsarten.

Dieser erhebliche Gewinn an therapeutischer Präzision wurde bei gleichbleibender Zuverlässigkeit der Untersuchung erzielt, wobei die Falschalarmrate (die falsch-positiven Ergebnisse, die bei den Patientinnen erhebliche Ängste auslösen) genau dieselbe blieb wie beim herkömmlichen Modell.

„Die MASAI-Studie zeigt, dass die künstliche Intelligenz bei der Brustkrebserkennung einen entscheidenden Meilenstein erreicht hat: Sie hilft medizinischem Fachpersonal, effizienter zu arbeiten, und vor allem hat sie konkrete Auswirkungen für Frauen auf der ganzen Welt. Da nun diese Evidenz vorliegt, geht es nicht mehr um die Frage, ob KI eingesetzt werden soll, sondern darum, wie sichergestellt werden kann, dass alle Frauen davon profitieren können“, freut sich Pieter Kroese, Geschäftsführer von ScreenPoint.

Aussichten für die Einführung in Frankreich und Europa

Europa steht vor einer großen demografischen Herausforderung: einem zunehmenden Mangel an auf Brustkrebs spezialisierten Radiologen, während gleichzeitig das Durchschnittsalter der Bevölkerung steigt. Angesichts dieser Belastung der medizinischen Ressourcen ebnen die Ergebnisse der schwedischen Studie den Weg für eine Überarbeitung der öffentlichen Gesundheitspolitik.

In Frankreich basiert das organisierte Brustkrebs-Früherkennungsprogramm (für Frauen im Alter von 50 bis 74 Jahren) auf einem strengen Protokoll der doppelten Befundung: Jede Mammographie wird zunächst von einem Radiologen begutachtet und im Falle eines negativen Erstbefunds anschließend von einem zweiten Radiologen erneut beurteilt. Durch den Einsatz klinisch validierter Lösungen wie Transpara könnte die zweite menschliche Befundung in eindeutigen Fällen durch eine algorithmische Validierung ersetzt werden. Dadurch würde wertvolle ärztliche Zeit freigesetzt, sodass sich die Ärzte auf komplexe Fälle und Biopsien konzentrieren könnten.

Die flächendeckende Einführung auf europäischer Ebene hängt jedoch weiterhin von der Genehmigung durch die nationalen Aufsichtsbehörden ab, wie beispielsweise die Haute Autorité de Santé (HAS) in Frankreich, die strenge klinische Nachweise verlangt, bevor sie die Erstattung dieser technologischen Leistungen durch die Sozialversicherung genehmigt.

Wirtschaftliche Auswirkungen und Chancen für Investoren im HealthTech-Bereich

Sowohl für die Verantwortlichen im öffentlichen Gesundheitswesen als auch für private Investoren im Bereich Innovationskapital (Venture Capital und Growth Equity) verändert die klinische Validierung der medizinischen KI die finanzielle Gleichung der Branche grundlegend:

• Senkung der Kosten für Langzeitbehandlungen: Durch die Erkennung eines Tumors in einem sehr frühen Stadium können weniger belastende, weniger invasive und für die Gesellschaft erheblich kostengünstigere Behandlungen bevorzugt werden (gezielte chirurgische Eingriffe anstelle langwieriger Chemotherapie- oder Immuntherapie-Behandlungen bei metastasierten Krebserkrankungen).
• Bewertung vertrauenswürdiger Softwareanbieter: Der Markt für KI-Anwendungen in der medizinischen Bildgebung hat die explorative Phase hinter sich gelassen. Investoren wenden sich von reinen Spielereien ab und investieren stattdessen in „Pure Player“, die über fundierte klinische Studien verfügen, die in renommierten wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden.

Ein Ökosystem, in dem der Wettbewerb brodelt

ScreenPoint ist nicht der einzige Akteur, der den Einsatz von KI in Krankenhäusern standardisieren möchte. Der Bereich der onkologischen und medizinischen Bildgebung wird von mehreren erfolgreichen Wachstumsunternehmen geprägt:

• Lunit (Südkorea): Ein börsennotiertes globales Unternehmen, dessen Software-Suite zur Analyse von Thorax- und Brustaufnahmen weltweit von Tausenden von Radiologiezentren eingesetzt wird.
• Kheiron Medical (Vereinigtes Königreich): Entwickler der Lösung „Mia“, eines KI-Assistenten, der auch im britischen Gesundheitssystem (NHS) bei Vorsorgeuntersuchungen weit verbreitet ist.
• Gleamer und Therapanacea (Frankreich): Zwei vielversprechende Unternehmen der French Tech, die sich jeweils auf die Automatisierung der Standard-Knochenröntgenuntersuchung und die Optimierung von Behandlungsplänen in der Strahlentherapie mithilfe von Deep Learning (tiefes Lernen) spezialisiert haben.

Dieser gesunde Wettbewerb innerhalb der Branche untermauert eine überzeugende Anlagethese: Der Bereich MedTech-Software verbindet solide wiederkehrende Umsätze (SaaS-Abonnementmodelle für Kliniken) mit einer direkten gesellschaftlichen Wirkung, wodurch die vernetzte Gesundheitsversorgung zu einem der widerstandsfähigsten Segmente des nicht börsennotierten Marktes wird.