Hannover. Zunächst war die Untersuchung ohne Befund. Bei der genaueren Auswertung, auch mittels künstlicher Intelligenz, zeigten sich bei Brustkrebsvorsorgepatientin Hilke Werlass dann aber doch Unklarheiten. Es wurde noch einmal gecheckt. Und tatsächlich: Die Mammografie zeigte Veränderungen in der Brust – allerdings keine bösartigen.

Beim Mammografie-Screening am Schwarzen Bär arbeitet das Team seit 2022 mit Künstlicher Intelligenz. „Die Ergebnisse haben sich dabei vor allem stabilisiert, falsch-positive Befunde sind sehr selten“, betont Regine Rathmann, Radiologin und Programmverantwortliche Ärztin im Mammographie-Screening Hannover-Linden und Schaumburg.

Der Mensch sei bei der Beurteilung von Befunden mal besser, mal schlechter. „Die Evidenz der KI-Befunde deckt sich zudem mit den histologischen Befunden.“ Heißt: Die Fehlerquote ist verschwindend gering.

„Manchmal sitzen wir am Tag über der 60. Mammografie“, so Rathmann. Der Mensch werde müde, die KI nicht. In der Praxis greift die Technik, indem sie gewissermaßen einen Befund erstellt, den Radiologen aber auch zuweilen korrigiert – beziehungsweise sensibilisiert. „Manchmal klickt man auf ‚Weiter‘, weil nichts zu entdecken ist, und die KI ruft einen nochmal zurück, etwa um ein bestimmtes Areal noch einmal anzuschauen.“ Meistens zu Recht. So sieht KI manchmal mehr als der Facharzt, perspektivisch soll sie beim Vier-Augen-Prinzip etwa bei der Mammografie einen Mediziner ersetzen. „Wichtig bleibt, der Arzt oder die Ärztin haben das letzte Wort“, betont die Radiologin. „Die Software muss präzise gefüttert werden, um effektiv zu lernen.“

Das Mammographie-Screening wird demnächst ausgeweitet: Derzeit richtet sich das Programm an 50- bis 70-Jährige, künftig ist es für Frauen von 45 bis 75 Jahren kostenlos. 20 bis 30 Prozent mehr Teilnehmende werden erwartet. Weil Experten fehlen, ist der KI-Einsatz willkommen: Die Software kann nicht nur qualitativ, sondern auch quantitativ unterstützen.

Die künstliche Intelligenz ist laut Kassenärztlicher Vereinigung (KVN) auch bei den niedergelassenen Ärztinnen und Ärzten derzeit das zentrale Thema. „Dabei muss unterschieden werden, was technisch möglich ist – viel – und was von den Kassen gezahlt wird. Eher wenig“, so Sprecher Detlef Haffke.

In Praxen wird KI längst für administrative Abläufe eingesetzt. Bei der Diagnostik kommt sie vor allem bei bildgebenden Verfahren zum Einsatz: etwa bei der KI-basierten Auswertung von Röntgen-, CT- oder MRT-Aufnahmen sowie Hautbefunden. Digitale Aufnahmen von Muttermalen oder Hautläsionen (Dermatoskopie) werden pixelgenau ausgewertet und Risikowerte berechnet zur schnelleren Mustererkennung.

„KI liefert aber auch Entscheidungshilfen bei der Diagnostik für den Mediziner, zum Beispiel beim Abgleich von Symptomen mit Fachdatenbanken, mit Vorschlägen für Differenzialdiagnosen und Warnungen vor Medikamentenwechselwirkungen“, sagt Haffke. Beim Hautkrebs-, Mammografie- und Lungenkrebs-Screening sei die KI eine echte Hilfe. Sie übersehe kaum etwas. Zudem werde sie nicht müde und entscheide – anders als der Mensch – immer gleich.

„Die Ärztinnen und Ärzte müssen allerdings auch erst lernen, mit KI-Befunden rechtssicher umzugehen. Da sind noch nicht alle Fragen geklärt.“ Das Praxisteam müsse sich schulen lassen und sich mit den Grundlagen des sogenannten Promptings beschäftigen – also lernen, wie man einer KI die richtigen Fragen und Aufgaben stellt.

Der KI-Einsatz ist allerdings teuer. Das betrifft nicht nur die KI-Anwendungen. Ärzte brauchen oft massiv aufgerüstete Server oder teure, symmetrische Glasfaseranschlüsse für die externe Datenauswertung. Gesetzliche Krankenkassen zahlen derzeit keine separaten KI-Zusatzleistungen in der regulären Arztpraxis. „Bislang finanzieren wir das selbst – ohne Umlage auf die Patientin“, sagt auch Radiologin Rathmann. „Nutzen Ärzte KI als Befund- oder Diagnoseassistenz etwa beim Hautkrebs-Screening, läuft das als Teil der normalen, pauschal vergüteten ärztlichen Behandlung. Meist wird es als Selbstzahlerleistung angeboten“, erläutert KVN-Sprecher Haffke.

Wichtig bleibt nach Auffassung der Ärztevertretung: Ärztin oder Arzt müssen am Ende eigenständig entscheiden und nicht die KI. Mediziner müssen lernen, der KI zu widersprechen. „Eine KI erkennt vieles, schlägt aber auch oft falschen Alarm. Ohne die ärztliche Einordnung würde die Rate der Falschdiagnosen vermutlich steigen“, sagt Haffke. Der Algorithmus liefert präzise Parameter – aber die Therapieentscheidung bleibt eine ärztliche Leistung, die auf Leitlinien und klinischer Erfahrung basiert. Das Thema falscher Alarm hat sich im Praxisalltag am Schwarzen Bär schon stark minimiert. Aber auch hier sagt die Expertin: „Ich liebe KI, aber ich habe auch Respekt.“