CD-Labor für Patient:innenzentrierte Brustbildgebung

Symbolfoto

Das Ziel dieses CD-Labors ist die Entwicklung technologischer Innovationen in der Brustbildgebung mithilfe von künstlicher Intelligenz mit Fokus auf Akzeptanz, Sicherheit, diagnostischer Genauigkeit, und Optimierung des Kosten-Nutzen-Profils.

Technische Fortschritte in der Brustbildgebung (breast imaging, BI) haben sich in den letzten Jahrzehnten hauptsächlich auf die Lösung des medizinischen Problems der diagnostischen Genauigkeit konzentriert. Trotz Verbesserungen in Diagnose und Behandlung ist Brustkrebs immer noch die häufigste krebsbedingte Todesursache bei Frauen. Etwa 1% der Brustkrebsdiagnosen betreffen Männer, bei steigender Tendenz. Gängige bildgebende Verfahren werden von vielen Personen als unangenehm, ja sogar schmerzhaft, empfunden, da die Brust komprimiert werden muss. Die Akzeptanz von Brustkrebs-Screening ist daher unzureichend, nicht nur bei Frauen, sondern auch z. B. bei Männern mit genetischen Hochrisikomutationen, Transgenderpersonen und nicht-binären Personen. Technologische Innovationen erlauben nun, nicht nur das Wohl der Frauen, sondern der Patient:innen allgemein im Fokus haben.

Dieses CD-Labor verfolgt daher einen Triple-S (Soft, Safe und Smart) Ansatz: Sicherstellen des Patient:innenwohls (Soft), eine Erhöhung der Akzeptanz und Wirksamkeit (Safe) der BI und die Einbindung von grundlegenden Innovationen (Smart).

Das Projekt gliedert sich in drei Arbeitspakete: (i) Mammographie-basierte BI, (ii) Magnetresonanztomographie der Brust und (iii) Evaluierung der gesundheitsökonomischen und patientenbezogenen Aspekte.

(i) Mammographie-basierte Bildgebung: Da die Teilnahmequoten am populationsbasierten Brustkrebs-Screening aktuell unzureichend sind (<50% in Österreich), wird dieses CD-Labor eine komfortable 2D- und 3D-Mammographie mit geringer Kompression durch den Einsatz neuer Technologien und künstlicher Intelligenz entwickeln. Weiters ist die Erkennung von Brustkrebs bei Patientinnen mit dichten Brüsten mittels herkömmlicher Mammographie schwierig und die Diagnoserate liegt derzeit bei ≤50%. Die kontrastverstärkte Mammographie (contrast-enhanced mammography, CEM), eine röntgenbasierte BI-Technik, scheint die Unterdiagnose bei Patientinnen mit dichten Brüsten zu überwinden. Dieses CD-Labor forscht an einer optimalen und standardisierten Bildqualität und diagnostischen Leistung mithilfe eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Modells.

(ii) Magnetresonanztomographie (MRT) der Brust: Die Brust-MRT ist die empfindlichste Methode zum Nachweis von Brustkrebs, gilt jedoch als technisch komplex und erfordert intravenöses Kontrastmittel. Eine weitere Einschränkung der Brust-MRT ist die Anordnung der Spule, die eine unbequeme Bauchlage erfordert. Diese Positionierung verändert zudem die Brustanatomie und schränkt die Fähigkeit ein, MRT-Befunde der Brust in die klinische Entscheidungsfindung umzusetzen. Dieses CD-Labor erforscht daher eine tragbare Brustspule, die eine bequeme MRT-Messung in Rückenlage ermöglicht. Technologische Verbesserungen, die Einführung eines Kontrastmittels mit hoher Relaxivität (ein Maß für die Wirksamkeit des Kontrastmittels), sowie den Einsatz künstlicher Intelligenz wird eine kontrastmittelarme oder eventuell sogar eine kontrastmittelfreie MRT erlauben.

(iii) Bewertung der patientenzentrierten BI: Dieses CD-Labor erforscht, inwiefern der patientenzentrierte Ansatz einen Wert bei der Vermeidung von Patientenschäden und -beschwerden bei gleichzeitiger Gewährleistung der BI-Sicherheit zeigt. Man erhofft sich dadurch eine erhöhte Beteiligung an Brustkrebs-Früherkennungsprogrammen. Dafür werden die Meinungen der Patient:innen erhoben und die Auswirkungen von BI auf die Lebensqualität bewertet. Auch gesundheitsökonomische Aspekte werden betrachtet. Die Interpretation der Ergebnisse wird Einblicke in die vergleichenden Kosten und Nutzen der verfolgten Bl-Innovationen geben.

Christian Doppler Forschungsgesellschaft

Boltzmanngasse 20/1/3 | 1090 Wien | Tel: +43 1 5042205 | Fax: +43 1 5042205-20 | office@cdg.ac.at

© 2020 Christian Doppler Forschungsgesellschaft