Künstliche Intelligenz-unterstützte Erkennung kolorektaler Läsionen in Privatpraxen: eine randomisierte kontrollierte Studie

Warum das für die alltägliche Gesundheit wichtig ist

Die Koloskopie ist eines der wirkungsvollsten Instrumente zur Verhinderung von Darmkrebs, weil Ärztinnen und Ärzte Wucherungen, so genannte Polypen, finden und entfernen können, bevor sie gefährlich werden. In den vergangenen Jahren hofften viele, dass Künstliche Intelligenz (KI) als zusätzliches Augenpaar bei diesen Untersuchungen dienen und mehr dieser kleinen Wucherungen entdecken sowie Leben retten könnte. Diese Studie stellte eine einfache, aber wichtige Frage: Hilft KI in realen Privatpraxen mit sehr erfahrenen Ärztinnen und Ärzten tatsächlich dabei, mehr riskante Wucherungen zu finden, oder fügt sie vor allem Komplexität ohne klaren Nutzen hinzu?

Wie Koloskopie und intelligente Software zusammenspielen

Während einer Koloskopie führt die Ärztin oder der Arzt eine flexible Kamera durch den Dickdarm und untersucht sorgfältig die Innenoberfläche nach kleinen Erhebungen oder flachen Bereichen, die präkanzerös sein können. Die Qualität dieser Suche kann variieren, abhängig von der Erfahrung der Untersuchenden, der Sauberkeit des Darms und davon, wie gut Polypen sichtbar sind. KI-Tools für die Koloskopie analysieren den Videostream in Echtzeit und markieren verdächtige Stellen, indem sie farbige Kästen auf dem Bildschirm zeichnen. Die Idee ist, dass eine solche „computerassistierte Koloskopie“ auf subtile Polypen aufmerksam machen könnte, die sonst übersehen würden, und so eine wichtige Messgröße, die Adenom-Erkennungsrate (ADR) – den Prozentsatz der Patientinnen und Patienten, bei denen mindestens ein präkanzeröser Polyp gefunden wird – erhöhen könnte.

Was diese Studie zu prüfen beabsichtigte

Die Forschenden führten eine randomisierte kontrollierte Studie durch, den Goldstandard zur Prüfung medizinischer Interventionen, in fünf privaten ambulanten Endoskopiezentren in Deutschland. Mehr als 900 Erwachsene, die zur Darmkrebsvorsorge oder zur Nachsorge nach früherer Polypenentfernung kamen, wurden zufällig einer von zwei Gruppen zugeteilt. In der einen Gruppe führten Ärztinnen und Ärzte eine Standardkoloskopie durch. In der anderen nutzten sie dieselbe Ausrüstung plus ein KI-System namens EndoMind, das mögliche Polypen auf dem Hauptmonitor hervorhob. Alle 10 teilnehmenden Ärztinnen und Ärzte waren sehr erfahren, jeweils mit mehr als 10 Jahren Praxiserfahrung und tausenden vorheriger Eingriffe. Die beiden Patientengruppen waren in Alter, Geschlecht, Untersuchungsgründen und bekannten Risikofaktoren für Darmkrebs sehr ähnlich, was einen fairen Vergleich der Ergebnisse ermöglichte.

Was die Studie in realen Praxen ergab

Beim Vergleich der Ergebnisse fanden die Forschenden, dass der Einsatz von KI die Anzahl der Patientinnen und Patienten, bei denen mindestens ein Adenom gefunden wurde, nicht signifikant erhöhte. Die ADR lag in beiden Gruppen bei etwa einem Drittel (32,9 % bei der Standardkoloskopie versus 34,5 % mit KI-Unterstützung), ein Unterschied, der leicht zufällig sein könnte. Auch die Gesamtzahl der Polypen und der sägezahnartigen Läsionen (eine andere Art riskanter Wucherungen) pro Untersuchung war ähnlich. Es gab jedoch subtile Verschiebungen in den gefundenen Läsionstypen: Mit KI entdeckten Ärztinnen und Ärzte einen höheren Anteil sehr kleiner Adenome und mehr Polypen auf der linken Dickdarmseite, während etwas weniger größere Adenome gefunden wurden, insbesondere in einer strengeren Analyse, die auf vollständig abgeschlossene, gut vorbereitete Untersuchungen beschränkt war. Die Zeit, die Ärztinnen und Ärzte für das langsame Zurückziehen des Endoskops aufwandten – ein weiteres wichtiges Qualitätsmaß – änderte sich durch den KI-Einsatz nicht.

Warum frühere Studien optimistischer wirkten

Frühere klinische Studien, viele davon in akademischen Krankenhäusern oder in Populationen mit höherem Grundrisiko durchgeführt, berichteten oft von eindrucksvollen Zuwächsen bei der Detektion durch KI-Systeme. Diese neue Arbeit legt jedoch, zusammen mit mehreren aktuellen Studien und Metaanalysen, nahe, dass das Bild komplexer ist. Der Nutzen von KI scheint stark davon abzuhängen, wer die Patientinnen und Patienten sind, wie häufig Polypen in dieser Gruppe vorkommen und wie versiert die Untersuchenden bereits sind. In Settings, in denen Ärztinnen und Ärzte ohnehin hohe Erkennungsraten haben, bleibt möglicherweise wenig Spielraum für Verbesserungen durch KI. Die Autorinnen und Autoren weisen außerdem darauf hin, dass viele KI-Studien weitere oder lockerere Definitionen der ADR verwenden, was Vergleiche erschwert und manchmal überhöhte Erwartungen an die Verbesserungen in Routinescreening-Populationen wecken kann.

Was das für Patientinnen, Patienten und Ärztinnen und Ärzte bedeutet

Für Patientinnen und Patienten ist die zentrale Erkenntnis beruhigend: Erfahrene Endoskopikerinnen und Endoskopiker in alltäglichen Privatpraxen können bereits hochwertige Koloskopien durchführen, und in dieser Studie veränderte der Zusatz von KI nicht eindeutig die Wahrscheinlichkeit, mindestens einen präkanzerösen Polypen zu finden. KI kann weiterhin nützlich sein, um sehr kleine Läsionen zu entdecken oder in Zentren mit niedrigeren Basis-Erkennungsraten, sie ist aber noch keine Allheilmittel. Die Autorinnen und Autoren plädieren dafür, größere, sorgfältig gestaltete Real-World-Studien und langfristige Registerdaten abzuwarten, bevor starke Empfehlungen für oder gegen den routinemäßigen Einsatz von KI in der Koloskopie ausgesprochen werden. Bis dahin bleiben die wichtigsten Faktoren für Patientinnen und Patienten, die Vorsorge rechtzeitig wahrzunehmen und Anbieter zu wählen, die konstant gründliche, qualitativ hochwertige Untersuchungen durchführen.

Zitation: Lux, T.J., Saßmannshausen, Z., Kafetzis, I. et al. Artificial intelligence assisted colorectal lesion detection in private practices a randomized controlled study. npj Digit. Med. 9, 284 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02576-8

Schlüsselwörter: Koloskopie, Künstliche Intelligenz, Polypenerkennung, Screening auf Darmkrebs, klinische Studie