Lungenkrebs wird häufig erst in späten Stadien diagnostiziert, wenn die Behandlungsmöglichkeiten eingeschränkt sind. Laut Weltgesundheitsorganisation ist er weltweit die häufigste krebsbedingte Todesursache. Die Niedrigdosis-CT gilt als eines der effektivsten Instrumente, um Lungenkrebs frühzeitig zu entdecken, wenn eine kurative Therapie noch möglich ist. Doch die komplexe und zeitintensive Auswertung der Scans stellt seit jeher eine Hürde für Screening-Programme im großen Maßstab dar.
In Großbritannien hat sich der National Health Service (NHS) dieser Herausforderung gestellt. Das Lung Cancer Screening Program von NHS England setzt inzwischen auf Künstliche Intelligenz und realisiert damit eines der größten Lungenkrebs-Screening-Projekte weltweit.
Wie KI im Vereinigten Königreich den Unterschied macht
Das Programm richtet sich an Personen zwischen 55 und 74 Jahren mit einer Rauchvorgeschichte oder anderen Risikofaktoren. Um die Radiologen im Programm bei der Krebsdiagnose zu unterstützen, nutzen sie ein hochmodernes KI-Tool von DeepHealth, einem weltweit führenden Anbieter für KI-gestützte Gesundheitsinformatik. Die cloudbasierte Lösung erkennt und segmentiert Lungenrundherde automatisch und unterstützt Radiologen so bei der Befundung – laut einer Studie von Hempel et al. um bis zu 42 % schneller.
„Neben Detektion, Charakterisierung und Verlaufskontrolle von Rundherden verkürzt die Lösung auch die Befundungszeit erheblich und erleichtert die Nachsorge“, erklärt Dr. Niccolo Stefani, Business Leader Population Health & Clinical AI bei DeepHealth. Die Software berechnet zudem die Verdopplungszeit eines Rundherdes und liefert damit Hinweise auf dessen Malignität – ein wichtiges Kriterium für weitere diagnostische oder therapeutische Schritte.
Die Wirkung ist beeindruckend: Laut Regierungsdaten wurden 76 % der entdeckten Karzinome in frühen, besser behandelbaren Stadien (I & II) diagnostiziert – historisch lag dieser Anteil nur bei 29 %. Frühkennung bedeutet, dass mehr Patienten operiert oder minimal-invasiv behandelt werden können, was die Überlebenschancen erheblich steigert.
Am University Hospital Southampton ist die DeepHealth-Lösung nahtlos in den klinischen Alltag integriert – CT-Bilder werden automatisch analysiert und strukturiert bereitgestellt.
Hoher Standard und nahtlose Integration
Ein wesentlicher Vorteil der DeepHealth-Lösungen ist die einfache Implementierung. Die KI läuft im Hintergrund und erfordert keine manuelle Bedienung. Am Portsmouth Hospitals University NHS Trust wurde die Software reibungslos in die bestehende IT-Infrastruktur integriert: CT-Bilder werden automatisch analysiert, die Ergebnisse erscheinen strukturiert im PACS – ohne Mehraufwand für IT oder Radiologen.
Auch technisch überzeugen die Lösungen von DeepHealth: Die Lungen-KI ist CE-zertifiziert (hergestellt als Veye Lung Nodules von Aidence BV für DeepHealth) und erfüllt alle regulatorischen Anforderungen für den klinischen Einsatz. Die Datenverarbeitung ist sowohl in der Cloud als auch lokal sicher und entspricht allen relevanten Datenschutz- und Sicherheitsstandards, einschließlich DSGVO sowie nationaler Vorgaben.
Entlastung der Radiologen
Ein zentrales Problem des NHS ist der Mangel an Radiologen. Laut Royal College of Radiologists fehlen tausende Fachärzte, um die wachsende Nachfrage zu decken.
Genau hier setzt die KI an: Mit ihrer Unterstützung können Radiologen doppelt so viele CTs pro Zeiteinheit befunden. Automatische Klassifikation und strukturierte Ergebnisse erhöhen zudem die Konsistenz – ein klarer Vorteil gegenüber rein manueller Analyse.
Dr. Katharine Johnson, Consultant Radiologist am Salisbury NHS Foundation Trust und an den University Hospitals Southampton, berichtet, dass sie dank KI täglich bis zu 50 % mehr CTs befundet – ohne Qualitätsverlust. Automatisierte Messungen sparen Zeit und verringern interindividuelle Unterschiede bei der Beurteilung von Rundherden.
Screening im großen Maßstab – auch in Europa
Über 90 % der Screening-Programme des NHS setzen bereits auf die DeepHealth-Lösung. Die Frage liegt nahe, ob ähnliche Modelle auch in anderen europäischen Gesundheitssystemen etabliert werden können.
In Deutschland steht der Start des Lungenkrebs-Screenings kurz bevor, auch hier wird KI aufgrund der begrenzten radiologischen Kapazitäten eine Schlüsselrolle spielen. In Irland läuft bereits ein Pilotprojekt, das mit DeepHealth-KI direkt in die Gemeinden gebracht wird. In Frankreich untersucht die CASCADE-Studie den Nutzen von KI für die Erkennung von Lungenkrebs bei Frauen – einer bislang unterrepräsentierten Patientengruppe.
Neue Ära für die Bevölkerungsgesundheit
DeepHealths Portfolio geht über die Lunge hinaus: KI-gestützte Lösungen für Brust, Prostata, Gehirn und Schilddrüse kommen in groß angelegten Screening-Programmen weltweit zum Einsatz.
„Unsere Vision reicht über die Einzelfalldiagnostik hinaus“, betont Stefani. „Es geht darum, Patientendaten, Screening-Ergebnisse, Workflows und Outcomes zu verknüpfen – um Krankheiten vorzubeugen, Überlebenschancen zu verbessern und die ökonomische wie menschliche Belastung durch Krankheit zu senken.“
Durch die Vereinheitlichung des Bildgebungsprozesses und die Integration von KI in klinische und organisatorische Workflows unterstützt DeepHealth bereits heute landesweite Screening-Programme, um mehr Patienten zu screenen, schneller zu diagnostizieren, Krankheiten früher zu behandeln und bessere Ergebnisse zu erzielen. Damit ist das Unternehmen mit seiner Erfahrung in der Lage, das in Deutschland geplante Lungenkrebsscreening ebenfalls effektiv zu unterstützen.
