Automatisierter Vergleich von Mammographie- und Histologie-Befunden

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Brustkrebsdiagnosen werden anhand histologischer und bildgebender Befunde erstellt. Durch Korrelation beider Ergebnisse lassen sich Probenfehler der Biopsie erkennen und Verzögerungen bei der Diagnose vermeiden. Wissenschaftler um E.S. Burnside, Kalifornien/USA, entwickelten dazu ein auf dem Bayes’schen Theorem basierendes Expertensystem (Am J Roentgenol 2004; 182: 481-488).

Es handelt sich um ein Computermodell, das BI-RADS-Deskriptoren ("Breast Imaging Reporting and Data System") mit Erkrankungen der Brust verknüpft. Die Deskriptoren entsprechen den verschiedenen möglichen Befunden der Mammographie, zum Beispiel ovale Form, Entkalkung usw. Darauf bezogen ermittelt das Expertensystem mithilfe des Bayes’schen Theorems die Wahrscheinlichkeit für eine spezifische Erkrankung der Brust sowie die Gesamtwahrscheinlichkeit für eine Malignität.

Die histologischen Resultate von 92 konsekutiven Brust-Biopsien wurden mit den Mammographiebefunden verglichen und hinsichtlich ihrer Übereinstimmung bewertet. Zuerst wählten die Radiologen in Unkenntnis der Biopsie-Ergebnisse die BI-RADS-Deskriptoren der Mammographiebefunde aus. Dann bewerteten sie die Übereinstimmung zwischen den pathologischen und mammographischen Befunden. Schließlich wurden diese Informationen in das Expertensystem eingegeben und eine automatisierte mammographisch-histologische Korrelation errechnet.

Expertensystem erkennt Probenfehler

Bei einer der 92 Biopsien (23 maligne, 63 benigne, 6 benigne mit einer hohen Tendenz zur Malignität) wurde eine falsche Diagnose gestellt (1,1%). Ein als benigne diagnostizierter Befund stellte sich in Wirklichkeit als malignes Ergebnis heraus (1 von 23 nicht erkannt, 4,3%). Dieser eine Biopsiefehler (Probenfehler) wurde vom Expertensystem erkannt, während er die Ärzte zu einem falschen Ergebnis führte. Das Expertensystem ist also in der Lage, pathologische Diagnosen und mammographische Befunde zu integrieren und Wahrscheinlichkeiten der Stichproben-Fehler zu ermitteln. Dadurch war es möglich, die inkorrekten pathologischen Diagnosen mit einer Sensitivität von 100% zu identifizieren, während die Spezifität 91% betrug.

Das Expertensystem kann Radiologen helfen, Biopsie-Ergebnisse der Brust, die von den Mammographiebefunden abweichen, zu identifizieren. Darüber hinaus entdeckt das System falsche Befunde in der Biopsie.

Dr. Ina Helms, Berlin