New York – Ein Deep-Learning-Modell, das mehrere aufeinanderfolgende 3-D-Mammografien einer Frau auswertet, hat in einer Studie das Fünf-Jahres-Brustkrebsrisiko etwas genauer eingestuft als Modelle mit nur einer aktuellen 3-D-Aufnahme oder mit 2-D-Mammografie. Die Arbeit von NYU Langone Health und Perlmutter Cancer Center erschien online am 12. August im „American Journal of Roentgenology“ (DOI: 10.2214/AJR.26.34951). Das Werkzeug heißt NYU-DRP und basiert auf longitudinaler digitaler Brusttomosynthese (DBT).
NYU-DRP ordnete Frauen mit höherem Risiko in 72 Prozent der Fälle korrekt ein. Ein Modell mit nur einer DBT-Aufnahme kam auf 70 Prozent, ein KI-gestütztes 2-D-Modell auf 68 Prozent. Trainiert wurde das System an 313.531 jährlichen 3-D-Aufnahmen von 161.165 Frauen ohne Brustkrebs, untersucht 2016 bis 2020 an NYU-Langone-Häusern. Weniger als drei Prozent der im bis 2025 nachbeobachteten Kollektiv erkrankten.
Gegenüber dem etablierten Tyrer-Cuzick-Score, der ohne KI und ohne Bild auf Alter, Familie, Genetik, Dichte und Biopsien beruht, lag NYU-DRP in einem Abgleich von 432 nach Alter und Hintergrund gematchten Frauen bei 67 Prozent korrekter Höher-Risiko-Einstufung, Tyrer-Cuzick bei 56 Prozent.
Brustdichte allein bildete das vom Modell vorhergesagte Risiko nicht ab. Bei extrem dichter Brust stuften die Autoren 37,6 Prozent als durchschnittliches Risiko ein; die tatsächliche Fünf-Jahres-Rate lag bei 0,7 Prozent. Bei fettärmerem, weniger dichtem Gewebe galten 15,5 Prozent als Hochrisiko, tatsächlich erkrankten 2,5 Prozent.
Erstautorin ist Yanqi Xu, Seniorautor Yiqiu Shen, klinische Koautorin Laura Heacock (alle NYU Grossman School of Medicine / Perlmutter). Wiederholte 3-D-Aufnahmen enthielten demnach Verlaufsinformationen, die Dichte oder ein Einzelbild nicht vollständig abbilden. Ob sich Screening dadurch steuern und Zusatzuntersuchungen vermeiden lassen, müsse sich in weiteren Gruppen und bei anderen Geräteherstellern zeigen. Alle Aufnahmen stammten von Geräten der Firma Hologic.
Das Modell ist kein Diagnose- oder Therapieersatz und nicht klinisch zugelassen. Die Unterschiede zu den Vergleichsmodellen sind zahlenmäßig gering. Übertragbarkeit auf andere Kliniken und Hersteller ist ungeprüft. Gefördert wurde die Arbeit unter anderem von NSF und NIH.
