KI im Mammographie-Screening: Was die großen Studien zeigen

Die Brustkrebs-Früherkennung ist das Feld, in dem KI bisher am gründlichsten geprüft wurde. Zwei der größten Studien zur Medizin-KI überhaupt kommen aus Europa – und ihre Ergebnisse sind ermutigend.

Wie das Screening heute funktioniert

In Deutschland werden Frauen zwischen 50 und 75 Jahren alle zwei Jahre zur Mammographie eingeladen. Jede Aufnahme wird von zwei Fachärztinnen oder Fachärzten unabhängig beurteilt („Doppelbefundung“). Das ist gründlich, aber personalintensiv – und trotzdem werden einige Tumoren übersehen oder entstehen zwischen zwei Untersuchungen (Intervallkarzinome).

Die schwedische MASAI-Studie

In der randomisierten MASAI-Studie wurden 105.934 Frauen in Schweden entweder klassisch doppelt befundet oder mit einem KI-gestützten Ablauf: Die KI stufte das Krebsrisiko jeder Aufnahme ein. Unauffällige Bilder wurden nur von einer Person gelesen, auffällige von zwei. Zusätzlich markierte die KI verdächtige Stellen.

• Die Sensitivität lag mit KI bei 80,5 Prozent, ohne KI bei 73,8 Prozent. Die Spezifität war in beiden Gruppen gleich hoch (98,5 Prozent).
• Intervallkarzinome traten mit KI etwas seltener auf (1,55 gegenüber 1,76 pro 1.000 Frauen). Der Unterschied war statistisch nicht signifikant, die Studie war aber auch darauf ausgelegt zu zeigen, dass KI nicht schlechter ist.
• Bemerkenswert: In der KI-Gruppe gab es weniger Intervallkarzinome mit ungünstigen Merkmalen, etwa größere oder aggressivere Tumoren.
• Die Arbeitslast für die Befundenden sank laut einer früheren Auswertung um 44 Prozent.

Die Endergebnisse erschienen im Februar 2026 in The Lancet.

Die deutsche PRAIM-Studie

Die PRAIM-Studie unter Leitung der Universität zu Lübeck und des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein untersuchte den Einsatz im echten Screening-Alltag: 463.094 Frauen an zwölf Screening-Standorten. Die Ärztinnen und Ärzte konnten selbst entscheiden, ob sie die KI nutzten.

• Mit KI wurden 6,7 Brustkrebsfälle pro 1.000 Frauen entdeckt, ohne KI 5,7 – ein Plus von 17,6 Prozent.
• Die Rate der Wiedereinbestellungen sank leicht von 38,3 auf 37,4 pro 1.000 Frauen.
• Der Anteil der Wiedereinbestellungen, hinter denen tatsächlich Krebs steckte, stieg von 14,9 auf 17,9 Prozent.

Die Ergebnisse wurden im Januar 2025 in Nature Medicine veröffentlicht.

Was das für Frauen bedeutet

Beide Studien deuten darauf hin, dass KI hilft, mehr Tumoren zu finden, ohne dass mehr Frauen wegen eines Fehlalarms zurückbestellt werden. Gleichzeitig könnte sie den Personalmangel in der Radiologie abfedern. Wichtig: In beiden Konzepten bleibt die ärztliche Beurteilung zentral. Die KI ersetzt nicht die Befundenden, sondern lenkt ihre Aufmerksamkeit.

Offene Fragen

• Überdiagnose: Werden zusätzlich vor allem kleine, langsam wachsende Tumoren gefunden, die nie Beschwerden gemacht hätten? Erste Daten zu weniger aggressiven Intervallkarzinomen sprechen eher für einen echten Nutzen, endgültig klären lässt sich das erst über längere Zeit.
• Sterblichkeit: Ob KI-gestütztes Screening die Brustkrebs-Sterblichkeit senkt, ist noch nicht belegt.
• Übertragbarkeit: Die Ergebnisse gelten für die eingesetzten Programme und Abläufe. Andere Software oder andere Geräte müssen eigens geprüft werden.
• Finanzierung und Regeln: Damit KI regulär im deutschen Screening-Programm eingesetzt werden kann, müssen die Vorgaben angepasst werden.

Fazit

Das Mammographie-Screening ist ein Vorzeigebeispiel dafür, wie Medizin-KI sinnvoll geprüft werden sollte: in großen, teils randomisierten Studien unter Alltagsbedingungen. Die Teilnahme am Screening bleibt unabhängig von der Technik eine individuelle Entscheidung, bei der Nutzen und mögliche Nachteile abgewogen werden sollten.

Mehr zum Thema: KI in der Medizin 2026 – ein Überblick.

Hinweis: Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und ersetzt keine ärztliche Beratung. Stand: Oktober 2026.

Quellen

• ASCO Post: Randomized Trial Shows AI-Supported Mammography Improves Sensitivity and Lowers Interval Cancer Rate (The Lancet, 2026)
• Lund University: AI support in breast cancer screening – fewer missed cancer cases
• Pharmazeutische Zeitung: KI verbessert Brustkrebsscreening signifikant (2025)
• Universität zu Lübeck: Projekt PRAIM
• Eisemann N et al.: Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening. Nature Medicine 2025, DOI 10.1038/s41591-024-03408-6