Mammografie: KI erkennt Herzerkrankungen mit 86% Genauigkeit

Aktuelle Forschungsergebnisse, die Ende August 2026 auf dem Kongress der European Society of Cardiology (ESC) in München vorgestellt wurden, deuten auf ein erweitertes Einsatzgebiet für radiologische Brustkrebs-Screenings hin.

Ein von israelischen Wissenschaftlern entwickeltes Modell auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) ist in der Lage, aus herkömmlichen Mammografien Anzeichen für schwerwiegende Herzerkrankungen abzuleiten. Diese Entwicklung könnte die Mammografie künftig zu einem dualen Screening-Instrument aufwerten, das neben onkologischen auch kardiovaskuläre Risiken identifiziert.

Datengrundlage und methodische Vorgehensweise

Die zugrunde liegende retrospektive Studie der Universität Tel Aviv basiert auf einem umfangreichen Datensatz. Das eingesetzte Deep-Learning-Modell analysierte insgesamt 97.364 Mammografien von 29.921 Frauen.

Das Durchschnittsalter der untersuchten Patientinnen lag bei 54 Jahren (Median: 54 Jahre). Ziel der Untersuchung war es, Muster in den Aufnahmen zu identifizieren, die über die reine Krebsdiagnostik hinausgehen und Rückschlüsse auf den Zustand des Herz-Kreislauf-Systems zulassen.

Innerhalb der untersuchten Probandengruppe wiesen 16 Prozent der Frauen einen Bluthochdruck auf. Jeweils 2,5 Prozent der Teilnehmerinnen litten unter einer koronaren Herzkrankheit beziehungsweise hatten bereits einen Schlaganfall erlitten. Die Forscher konzentrierten sich bei der Analyse insbesondere auf mammäre Arterienverkalkungen, da diese in engem Zusammenhang mit allgemeinen kardiovaskulären Risiken stehen.

Hohe Zuverlässigkeit bei der Risikoidentifikation

Die Leistungsfähigkeit des KI-Modells wurde mittels des AUROC-Wertes (Area Under the Receiver Operating Characteristic) gemessen, der die Trennschärfe diagnostischer Verfahren beschreibt. Dabei erreichte das System bei der Erkennung von Schlaganfällen eine Zuverlässigkeit von 86 Prozent (AUROC 0,86).

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Das Risiko für Bluthochdruck wurde mit einer Genauigkeit von 79 Prozent (AUROC 0,79) identifiziert, während die koronare Herzkrankheit beziehungsweise Herzischämie mit einer Zuverlässigkeit von 78 Prozent (AUROC 0,78) erkannt wurde.

Diese Werte belegen nach Ansicht der beteiligten Fachleute, dass die KI-gestützte Auswertung von Bilddaten in der Lage ist, physiologische Veränderungen zu detektieren, die dem menschlichen Auge bei einer Standardbetrachtung der Mammogramme entgehen könnten. Da die Diagnosen auf bereits vorhandenem Bildmaterial basieren, erfordert die Methode keine zusätzlichen Untersuchungen für die Patientinnen.

Potenziale für die präventive Gesundheitsversorgung

Branchenexperten und Mediziner sehen in dieser Technologie ein hohes Skalierungspotenzial für die öffentliche Gesundheitsvorsorge. Da Mammografien in vielen Ländern bereits fester Bestandteil flächendeckender Screening-Programme sind, ließe sich die Herz-Kreislauf-Vorsorge ohne signifikanten logistischen Mehraufwand in bestehende Abläufe integrieren.

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Die routinemäßige Anwendung solcher Algorithmen könnte dazu beitragen, Frauen mit einem erhöhten Risiko für Herzinfarkte oder Schlaganfälle frühzeitig einer spezialisierten kardiologischen Abklärung zuzuführen.

Trotz der vielversprechenden Ergebnisse weisen Fachleute darauf hin, dass für eine endgültige klinische Implementierung noch weitere Schritte erforderlich sind. Insbesondere eine prospektive Validierung der Ergebnisse gilt als notwendige Voraussetzung, um die Zuverlässigkeit der KI-Prognosen unter Realbedingungen dauerhaft zu bestätigen.

Sollte sich das Verfahren in weiteren Studien bewähren, könnte die Mammografie künftig eine zentrale Rolle in der kardiovaskulären Präventivmedizin für Frauen einnehmen.

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