Um Brustkrebserkrankungen möglichst früh erkennen und behandeln zu können, wird Frauen in Österreich ab 40 Jahren bis über 70 Jahren angeboten, am Mammografie-Screening teilzunehmen. Damit ist es im europäischen Vergleich das Screening, welches die größte Altersspanne aufweist. Um Früherkennung und Therapie für diese große Zielgruppe effizient und patientenzentriert durchführen zu können, benötigen Radiologien und Kliniken innovative, Outcome- und prozessoptimierende Technologien.
Künstliche Intelligenz in der Früherkennung
Die digitale Brusttomosynthese verbessert die Karzinomerkennung und produziert seltener falsch-positive Ergebnisse[1]. Allerdings erzeugt sie Dateigrößen und Bilder, die den Bildleseprozess für Radiologen verlängern können. Die Lösung: KI und Machine Learning können hochauflösende 3-D-Daten rekonstruieren und SmartSlices erzeugen, die die Anzahl der zu prüfenden Bilder verringern und so die Befundungszeit reduzieren.
Neueste Bildgebungstechnologien wie 3DQuorum™ mit Genius AI™ von Hologic haben zum Ziel, für einen schnelleren Befundungsablauf weniger, aber dickere Schichtbilder zu erstellen. Durch die geringere Gesamtzahl der Schichtbilder können Radiologen bei acht Stunden täglicher Befundungszeit im Schnitt eine Stunde einsparen.[2]
Durchschnittlich 25 Prozent Zeitersparnis je röntgengeführte Biopsie
Auch bei röntgengeführten Mammabiopsien lassen sich Strukturen und Arbeitsschritte einsparen und gleichzeitig kann der Patientinnenkomfort verbessert werden. So wird beispielsweise beim Brevera®-Biopsiesystem zeitgleich während der röntgengeführten Biopsie der Biopsiezylinder „angesaugt“ und geröntgt. Dadurch sehen Ärzte in Echtzeit, ob die Entnahme, zum Beispiel des Mikrokalks, erfolgreich war. Die Biopsiezeit reduziert sich durchschnittlich um 25 Prozent[3] beziehungsweise um 13 Minuten[4]. Die verkürzte Kompressionszeit und die Tatsache, dass Ärzte den Raum aufgrund der direkten Beurteilung der Gewebeproben nicht mehr verlassen müssen, stellen zudem eine enorme Erleichterung für Patientinnen
Verbesserungen bei Patientensicherheit und Workflow
Bei brusterhaltender Therapie (BET) des mikrokalkassoziierten Mammakarzinoms ist die Verringerung von R1-Resektionen oberstes Ziel. Modernste raumsparende Präparate-Radiografiesysteme ermöglichen eine rasche Probenverifikation direkt im OP-Saal ohne Transport der Probe in einen anderen Raum, ohne Warten auf die Bestätigung der Resektionsränder und ohne mögliche Verzögerungen im OP-Plan. So lässt sich die Prozess- und Ergebnisqualität bei der Umsetzung der interdisziplinären S3-Leitlinie für die Früherkennung, Diagnostik, Therapie und Nachsorge des Mammakarzinoms erhöhen.
Innovative Technologien unterstützen Ärzte dabei, Workflows entlang des gesamten Behandlungspfads von der Brustkrebs-Früherkennung bis zur Therapie zu optimieren und die Patientinnensicherheit zu erhöhen. KI und Machine Learning ermöglichen eine kürzere Befundungszeit und reduziertes Datenvolumen bei der Auswertung von Brustkrebs-Screenings. Bei röntgengeführten Biopsien lassen sich mithilfe von kombinierter Gewebeentnahme und der Überprüfung mit Echtzeit-Bildgebung Arbeitsschritte einsparen und der Patientinnenkomfort erhöhen. Modernste Präparate-Radiografiesysteme erlauben eine rasche Probenverifikation während des Eingriffs direkt im OP-Saal.
[1] Kooperationsgemeinschaft Mammographie: Stellungnahme des Wissenschaftlichen Beirats der Kooperationsgemeinschaft Mammographie – Altersgrenzen im Mammographie-Screening-Programm, 14.April.2021
[2] Friedewald SM, Rafferty EA, Rose SL, et al. Breast cancer screening using tomosynthesis in combination with digital mammography. JAMA, 25. Juni 2014; 311(24):2499-507
[3] Hologic Data on File. CSR-00116; MAN-06153. Dimensions Breast Tomo
[4] Hologic Data on File. MISC-07662-EUR-EN Rev. 001
[5] Hologic Data on File. MISC-07678
Autorin:
Christine Maria Hermeling, MBA, Marketingleitung DACH
Brust- und Knochengesundheit
Hologic Austria GmbH, Weyringergasse 6/2, 1040 Wien
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