Forscher der Duke University haben nun ein Modell entwickelt, das übersichtlicher und nachvollziehbarer ist als bestehende Algorithmen zur Brustkrebs-Prognose. Das neue Modell, AsymMirai, basiert auf lokalisierten Unterschieden zwischen der linken und rechten Brustgewebsstruktur und bietet eine klarere Entscheidungsgrundlage. Die Innovation liegt darin, dass AsymMirai fast so genau ist wie der hochmoderne Algorithmus Mirai, aber einfacher zu verstehen und leichter von Radiologen anzuwenden.
Brustkrebsrisiko: Präzisere Vorhersagen durch Mammogramme
Brustkrebs gehört weltweit zu den häufigsten Krebsarten bei Frauen. Etwa eine von acht Frauen (13 %) in den USA wird im Laufe ihres Lebens an invasivem Brustkrebs erkranken, und 3 % der Frauen (1 von 39) werden daran sterben, so die American Cancer Society. Regelmäßige Mammographien können das Sterberisiko deutlich senken, doch bislang war es schwierig, präzise vorherzusagen, welche Frauen tatsächlich erkranken werden.
Asymmetrien als Schlüssel für Vorhersagen
Die Studie zeigt, dass Unterschiede zwischen der linken und rechten Brust nicht nur zur Krebsdiagnose genutzt werden können, sondern auch als präziser Indikator für das Brustkrebsrisiko der nächsten 1 bis 5 Jahre dienen. Die Forscher verglichen 210.067 Mammogramme von 81.824 Patientinnen und fanden heraus, dass AsymMirai fast genauso gut performte wie Mirai, das auf komplexen neuronalen Netzen basiert. Durch die vereinfachte Struktur von AsymMirai könnten Radiologen das Modell als unterstützendes Tool nutzen, um Brustkrebsrisiken besser einzuschätzen.
Mehr Sicherheit durch besseres Screening
Der Einsatz solcher fortschrittlicher KI-Modelle wie AsymMirai könnte die Brustkrebsdiagnostik revolutionieren. Für Patientinnen bedeutet dies potenziell individuellere und effektivere Screening-Programme. Zudem hilft es, die Intervalle für Mammographien besser zu bestimmen, was langfristig Leben retten kann. Der Ansatz der Studie zeigt, dass die klinische Relevanz von bilateraler Dissimilarität zukünftig eine Schlüsselrolle in der Früherkennung und Risikovorhersage spielen könnte.
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