Prostatakrebs per MRT: NICE empfiehlt fünf KI-Systeme für den NHS

Das britische National Institute for Health and Care Excellence (NICE) hat in einer Entwurfsleitlinie vom 23. Oktober 2026 die Empfehlung ausgesprochen, fünf Systeme auf Basis künstlicher Intelligenz als Option für den National Health Service (NHS) bereitzustellen.

Die Technologien sollen Radiologen bei der Erkennung von Prostatakrebs auf Magnetresonanztomographie-Bildern (MRT) unterstützen. Der Einsatz ist an eine zweijährige Evidenzphase gebunden, in der zusätzliche klinische Daten gesammelt werden müssen.

Fünf KI-Systeme für die klinische Erprobung vorgesehen

Die Entwurfsrichtlinie von NICE benennt fünf spezifische Anwendungen: AI-Rad Companion Prostate MR, DeepHealth Prostate, ProstatID, Prostate Intelligence (Pi) sowie QP-Prostate.

Diese Programme analysieren MRT-Aufnahmen und markieren verdächtige Gewebebereiche. Sie sind als Hilfsmittel konzipiert, das wie ein zweites Augenpaar fungieren soll. Die Letztentscheidung verbleibt vollständig beim Facharzt für Radiologie, der jeden Scan eigenständig prüft.

Demgegenüber wurden zwei weitere Systeme, hProstate und mdprostate, von der Behörde nicht empfohlen. Zur Begründung hieß es, dass für diese Produkte bislang keine ausreichenden Nachweise zur klinischen Wirksamkeit und Kosteneffektivität vorlägen.

Voraussetzung für die Nutzung der ausgewählten fünf Programme im britischen Gesundheitsdienst bleibt zudem die Einhaltung regulatorischer Standards, einschließlich der Digital Technology Assessment Criteria von NHS England. Der Leitlinienentwurf befindet sich derzeit im Konsultationsverfahren.

Hohe Fallzahlen und Belastung der radiologischen Kapazitäten

Prostatakrebs gilt als die häufigste Krebsdiagnose im Vereinigten Königreich und betrifft jährlich mehr als 64.000 Männer. Allein in England wurden im Jahr 2023 mehr als 58.000 Neudiagnosen registriert.

Da MRT-Untersuchungen zunehmend routinemäßig vor einer Biopsie durchgeführt werden, wenn Männer nach auffälligen PSA-Werten überwiesen werden, ist die Nachfrage nach entsprechenden Scans stark gestiegen. Dies führt zu erheblichen Kapazitätsengpässen in den radiologischen Abteilungen.

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Nach Angaben von Amy Rylance von der Organisation Prostate Cancer UK erhielten zuletzt lediglich 31 Prozent der betroffenen Männer innerhalb von 28 Tagen eine definitive Diagnose. Dies stelle den schlechtesten Wert unter allen großen Krebsarten dar.

Der Einsatz von KI-Technologien berge das Potenzial, als wegweisende Unterstützung für das medizinische Personal zu dienen, Arbeitskapazitäten freizusetzen sowie die Geschwindigkeit und Konsistenz bei der Entdeckung aggressiver Tumore zu verbessern.

Begrenzte Evidenz und offene Forschungsfragen

Trotz der potenziellen Vorteile – wie der besseren Erkennung relevanter Karzinome, der Verringerung unnötiger Biopsien und Behandlungen sowie einer schnelleren Priorisierung dringlicher Fälle – betont NICE, dass die bisherige Studienlage begrenzt ist. Es liegen bislang keine gesicherten Werte zu Sensitivität und Spezifität oder definitive Nachweise der klinischen Wirksamkeit vor.

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Auch Fachleute mahnen zur Vorsicht. Prof. Prabhakar Rajan vom Barts Cancer Institute an der Queen Mary University London erläuterte, dass KI die Bildinterpretation zwar beschleunigen und vereinheitlichen könne, handfeste Belege für verbesserte Behandlungsergebnisse für die Patienten jedoch noch ausstünden. Aus diesem Grund sei die Empfehlung an die begleitende Generierung von Daten gekoppelt.

Unter anderem müsse geklärt werden, ob die Programme klinisch signifikante Tumoren im Versorgungsalltag zuverlässig erfassen, Überdiagnosen senken und über unterschiedliche Patientengruppen hinweg einheitliche Resultate liefern. Die Evaluation müsse daher innerhalb des gesamten Versorgungspfads unter strenger radiologischer Aufsicht erfolgen.

Während der anvisierten zweijährigen Erprobung im NHS sollen nun systematisch Daten erhoben werden. Im Fokus stehen dabei die tatsächliche Treffsicherheit im klinischen Alltag, die Auswirkungen auf Wartezeiten und Biopsieraten sowie die Leistungsfähigkeit der Software bei verschiedenen Patientengruppen.