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Brustkrebsforschung Multi-KI-Agenten verbessern das Mammographie-Screening

Von Serina Sonsalla 2 min Lesedauer

Mit der Weiterentwicklung einer Plattform aus Multi-KI-Agenten wollen das Europäische Institut für Onkologie (IEO) und das Unternehmen Laife Reply die Brustkrebsforschung revolutionieren.

Die Zusammenarbeit zwischen IEO und Laife Reply soll klinische Abläufe in der Brustkrebsdiagnostik unterstützen. Gemeinsam wollen sie die Weiterentwicklung von X-Rais aktiv vorantreiben. (Bild: spyrakot – stock.adobe.com / KI-generiert)
Die Zusammenarbeit zwischen IEO und Laife Reply soll klinische Abläufe in der Brustkrebsdiagnostik unterstützen. Gemeinsam wollen sie die Weiterentwicklung von X-Rais aktiv vorantreiben.
(Bild: spyrakot – stock.adobe.com / KI-generiert)

Künstliche Intelligenz unterstützt und verbessert die Brustkrebserkennung. Zu diesem Fazit kam bereits das Ergebnis einer Studie Anfang des Jahres: die „PRAIM-Studie“ zeigte, dass KI in der Lage war mehr Tumore zu erkennen und Radiologen bei der Auswertung von Mammographien zu entlasten. Diesen Meilenstein in der Forschung über Brustkrebs greift nun das Europäische Institut für Onkologie (IEO) auf – mithilfe einer unternehmerischen Zusammenarbeit mit „Laife Reply“ soll ein ganzes Netzwerk intelligenter KI-Agenten eingesetzt werden, um die Früherkennung gezielt zu verbessern.

Das Unternehmen betreibt eine KI-Plattform namens „X-Rais“. In dieser werden neuronale Netze mit bildgebender Analytik kombiniert. Multi-Agenten sollen Mammographien in Echtzeit auswerten, verdächtige Bereiche oder Läsionen präzise erkennen und automatisch als gut- oder bösartig einstufen. Die Plattform ist zudem bereits in den klinischen Arbeitsablauf integriert und hilft dem Fachpersonal bei der Befundung. Dabei kommen vorwiegend zwei KI-Modelle zum Einsatz, die jeweils einen zentralen Aufgabenbereich in der Radiologie unterstützen.

Ein KI-Agent wertet die Ergebnisse der Bildanalyse aus und greift mithilfe von Informationen aus der Patientenakte auf die Vorgeschichte des Patienten zurück – das geschieht unter Verwendung der Retrieval-Augmented-Generation-, kurz RAG-Technik. Daraus wird schließlich automatisch ein vorläufiger Bericht erstellt. Ein weiterer Agent nutzt generative KI, um die untersuchten Fälle nach Dringlichkeit zu priorisieren und so besonders kritische Patienten ausfindig zu machen.

Das Prinzip von X-Rais baut auf dem sogenannten „Human-in-the-Loop“ auf, welches besagt, dass die finale Entscheidung stets beim Radiologen liegt. Die Lösung bietet effizientere Screenings, verkürzte Wartezeiten durch schnellere Rückrufe in kritischen Fällen (von durchschnittlich 28 Tagen auf sechs Stunden), eine verbesserte Patientenversorgung und Entlastung für Radiologen. Denn das Fachpersonal kann hiermit bis zu doppelt so viele Untersuchungen pro Schicht durchführen.

Das gemeinsame Projekt zeigt, dass die Automatisierung vieler manueller Schritte nicht nur die klinischen Abläufe in der Brustkrebsdiagnostik verbessert, sondern KI-Technologien auch das Potenzial haben, die medizinische Praxis grundlegend zu verändern.

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