05.05.2026 · Fachbeitrag · Diagnostik

Mayo-KI erkennt Pankreaskrebs bis zu drei Jahre vor der Diagnose

Die Mayo Clinic hat ein KI-Modell vorgestellt, das auf Routine-Abdomen-CTs subtile Gewebeveränderungen erkennt und so Pankreaskrebs deutlich früher aufspüren kann – teils bis zu drei Jahre vor der klinischen Diagnose. In einer Validierungsstudie, veröffentlicht im Fachjournal Gut, identifizierte das radiomics-basierte System (REDMOD) 73 Prozent der späteren Krebsfälle im Median 16 Monate vor der Diagnose. Auf denselben Aufnahmen fanden Radiologinnen und Radiologen ohne KI nur rund 39 Prozent. Bei CTs, die mehr als zwei Jahre vor der Diagnose angefertigt wurden, entdeckte die KI fast dreimal so viele Fälle wie Expertinnen und Experten.

Die Studie umfasste knapp 2.000 CT-Scans aus mehreren Einrichtungen, Scanner-Typen und Protokollen – ein Setting nah an der klinischen Praxis. Das Verfahren analysiert Hunderte quantitativer Bildmerkmale (v. a. Texturen) und arbeitet vollautomatisch auf bestehenden CTs, ohne zusätzliche Untersuchungen. Besonders relevant ist der Einsatz bei Hochrisikopersonen (z. B. neu aufgetretener Diabetes).

Wichtig für die Praxis

• Potenzial: Frühere Erkennung erhöht die Chance auf kurative Therapien und kann Behandlungspfade verändern – insbesondere bei definierten Hochrisikokollektiven.

• Leistung und Grenzen: Hohe Sensitivität in der Vorphase, zugleich relevante Falsch-Positiv-Rate in Kontrollen (~19 Prozent). Das spricht für klar definierte Indikationen und strukturierte Abklärungsalgorithmen.

• Implementierung: Integration in Radiologie-Workflows (PACS/RIS), Qualitätssicherung und ein interdisziplinäres Triage-Konzept sind Voraussetzungen.

• Evidenzlage: Prospektive Prüfung läuft (AI-PACED-Studie). Vor Routineeinsatz in Deutschland sind weitere externe Validierungen, CE-Kennzeichnung (MDR) und hausinterne Freigaben nötig.

• Abrechnung und Haftung: Eigenständige Vergütungstatbestände für KI-Auswertungen von CTs sind aktuell nicht etabliert; Abrechnung dürfte vorerst über bestehende radiologische Leistungen erfolgen. Klärung mit Kostenträgern und Juristen empfohlen. Zudem sind Zuständigkeiten, Meldewege und Dokumentationsstandards (inkl. Umgang mit KI-Hinweisen) festzulegen.