Künstliche Intelligenz wird in ressourcenarmen Umgebungen zu einem wichtigen Instrument zur Gebärmutterhalskrebsvorsorge. Eine neue Studie, die von Forschern der Universität Uppsala, des Karolinska Institutet und der Universität Helsinki in ländlichen Krankenhäusern in Kenia und Tansania durchgeführt wurde, zeigt, dass KI-gestützte Diagnosemethoden die Effizienz der Vorsorgeuntersuchungen deutlich verbessern können. Dies erfordert jedoch unterstützende Investitionen in die Ausbildung von medizinischem Personal, die Bereitstellung von Geräten und den Aufbau von Vertrauen in der Gemeinschaft. Weltweit hat Gebärmutterhalskrebs die Müttersterblichkeit als häufigste Todesursache bei Frauen überholt, und dennoch wurde nur ein Drittel der Frauen jemals untersucht, wobei die Durchimpfungsraten in ressourcenarmen Umgebungen sogar noch niedriger sind.

An der Studie nahmen 3.000 Frauen teil, die ursprünglich nicht an einem Screening teilnehmen konnten. Es wurden Proben von Gebärmutterhalszellen und HPV-Proben entnommen, digital verarbeitet, mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert und von Pathologen begutachtet. Die Forscher schulten lokale Krankenschwestern, Labormitarbeiter und Pathologen im Umgang mit dem System und arbeiteten mit Gesundheitsämtern zusammen, um es in die routinemäßige medizinische Versorgung zu integrieren. Die Ergebnisse zeigten, dass künstliche Intelligenz Proben schnell analysieren, die Abhängigkeit von Experten verringern und mehr Frauen die Teilnahme an Screenings ermöglichen kann. Die Bildkonsistenz erwies sich jedoch als großes Hindernis für die Implementierung der Technologie. Probleme wie Qualitätsunterschiede bei den Färbereagenzien und Stromausfälle führen zu ungleichmäßiger Probenfärbung und beeinträchtigen die Genauigkeit der KI-Analyse. Auch die Nachsorge ist mit Herausforderungen verbunden: Manche Frauen mit Krebssymptomen können aufgrund unzureichender Informationen oder umständlicher Transportmöglichkeiten nicht rechtzeitig behandelt werden. Die Forscher müssen mehrfach mit ihnen kommunizieren, um sicherzustellen, dass die Nachuntersuchungen durchgeführt werden.

Dennoch gilt die Forschung als wichtiger Schritt in der Anwendung medizinischer künstlicher Intelligenz. John Lundin, Professor am Karolinska-Institut, bemerkte: „Traditionelle Diagnosemethoden, die auf Experten angewiesen sind, werden aufgrund der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz neu bewertet. Diese Technologien können auch in ressourcenarmen Gebieten eingeführt werden, um lebensrettende Diagnosen zugänglicher zu machen.“ Die Forschung verbesserte auch das lokale Bewusstsein für Screenings – wenn Frauen die Zuverlässigkeit des medizinischen Systems spüren, steigt ihre Bereitschaft, Dienstleistungen in Anspruch zu nehmen, deutlich an, was nicht nur die Gesundheit verbessert, sondern auch die soziale Teilhabe fördert. Nina Lind, die Hauptautorin der Studie, betonte: „Künstliche Intelligenz muss in Verbindung mit Personalschulungen, Geräteversorgung und Vertrauensbildung gefördert werden, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen.“

Weitere Informationen: Nina Linder et al., The impact of AI-enabled diagnostic innovations on women's health worldwide, BMJ (2025). Zeitschrifteninformationen: British Medical Journal (BMJ)