Was Patienten vom potenziellen KI-Einsatz in der Prostata-MRT-Diagnostik halten
Patienten mit Prostatakarzinom-Verdacht zeigen ein hohes Maß an Akzeptanz für den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der MRT-Diagnostik.
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Datum:15.10.2024 1 Kommentare
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Journal:Eur Radiol 2024, online 14. August
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Titel:Patient perspectives on the use of artificial intelligence in prostate cancer diagnosis on MRI
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Autor:Fransen SJ et al.
Zur Originalstudie
Fazit
Patienten zeigen ein hohes Maß an Akzeptanz für eine potenziell KI-gestützte Prostatakarzinom-Diagnostik im MRT. Das gilt sowohl für die Kombination von KI mit einem Radiologen als auch für den völlig autonomen Einsatz von KI – sofern diese dem Radiologen allein überlegen wäre.
Hintergrund
KI-Modelle zur MRT-basierten Erkennung signifikanter Prostatakarzinome haben ein Leistungsniveau erreicht, das mit dem von Radiolog:innen vergleichbar ist (van Leeuwen 2023).
Um solche KI-Modelle aber erfolgreich in ein klinisches Setting zu integrieren, braucht es auch ausreichende Akzeptanz bei den Patienten.
Inwieweit Patienten den Einsatz von KI zur MRT-basierten Prostatakarzinom-Diagnostik akzeptieren würden und welche Faktoren ihr Vertrauen in KI-Diagnosen beeinflussen, untersuchten Stefan Fransen, University Medical Center Groningen, Niederlande, und Kolleg:innen.
Methode
- Prospektive, multizentrische Studie von Januar bis November 2023
- Befragung von Patienten mit Prostata-MRT zur hypothetischen KI-basierten Befundung ihrer MRT-Untersuchung:
- Unterschiedliche hypothetische Kombinationen von KI und Radiologe?
- Vertrauen in Diagnose?
- Verantwortlichkeiten im Falle von Fehldiagnosen?
Wesentliche Ergebnisse
212 Patienten mit MRT wegen Verdacht auf Prostatakarzinom nahmen an der Befragung teil.
Akzeptanz von KI
- Die Befragten bevorzugten mehrheitlich eine kombinierte Befundung von KI und Radiologen:
- 79 % der Befragten wünschen sich nach Befundung durch einen Radiologen eine zweite KI-basierte Befundung.
- 91 % wollen, dass bei Erstbefundung durch die KI auch ein Radiologe einen Blick darauf wirft.
- Im Fall einer sehr sicheren Diagnose wären 15% bereit, die KI als alleinige Entscheidungsgrundlage zu akzeptieren.
- Etwa mehr als die Hälfte (52%) würde eine autonome KI als alleinige Entscheidungsgrundlage akzeptieren, wenn diese den radiologischen Befunder:innen überlegen wäre. Das galt insbesondere für Befragte mit höherem Bildungsabschluss,
Verantwortlichkeiten bei Fehldiagnosen
Für Fehldiagnosen zur Verantwortung gezogen werden sollten nach Ansicht der Befragten primär das Krankenhaus (76 %), dann der Radiologe (70 %) bzw. der Software-Entwickler (55 %).
Referenz
Van Leeuwen KG et al. Clinical use of artificial intelligence products for radiology in the Netherlands between 2020 and 2022. Eur Radiol 2023;34:348–354
mh/ktg
15.10.2024
