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.
Patienten mit Prostatakarzinom-Verdacht zeigen ein hohes Maß an Akzeptanz für den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der MRT-Diagnostik.
Kombiniert mit PI-RADS könnte ein Deep-Learning-basierter Algorithmus die Anzahl der Biopsien bei Verdacht auf Prostatakarzinom deutlich verringern.
Um die derzeit noch sehr subjektive Nutzung von PI-RADS zu vereinheitlichen, braucht es mehr quantitative Ansätze, künstliche Intelligenz und strenge Qualitätskontrollen. Zusammen kann dies die Performance von PI-RADS für die Erkennung klinisch signifikanter Prostatakarzinome verbessern.
Unterschiedliche Screeningintervalle je nach Basis-PSA-Wert könnten zu individuellen Früherkennungs-Strategien führen. Das zeigen aktuelle Zwischenergebnisse der PROBASE-Studie.
Bisherige Daten legen nahe, dass ein Prostatakarzinom-Screening – je nach individuellem Risiko – die MRT mit einbeziehen sollte. Um eine geeignete Screening-Population zu definieren, sind allerdings weitere Risikofaktoren einzubeziehen.
Für Patienten mit Prostatakrebs werden Fortschritte in der Bildgebung die Diagnose- und Therapieabläufe in den kommenden Jahrzehnten grundlegend verändern.
Die neue App von Bayer und Anima Res informiert umfassend über Prostatakrebs, erleichtert die Arzt-Patienten-Interaktion und unterstützt Medizinstudierende und angehende Urolog:innen.
Für die Detektion des Prostatakarzinoms hat sich die multiparametrische MRT der Prostata weiter etabliert. Um sich auf einen biparametrischen Ansatz zu beschränken, fehlen aussagekräftige Daten.
Der stärkste prädiktive Parameter in der Bewertung eines klinisch signifikanten Prostatakarzinoms mittels multiparametrischer MRT ist der quantitative Apparent Diffusion Coefficient (ADC).