CareLit Fachartikel

Digitale Brust-Tomosynthese und Befundung mit künstlicher Intelligenz

Stefanie Weigel, Petra Wunderlich, Alexander Sommer, Jörg Czwoydzinski, Pascal Andreas Thomas Baltzer, Cornelia Lieselotte Angelika Dewald, Heike Preibsch, Stephanie Sauer, Katja C. Siegmann-Luz, Evelyn Wenkel, Caroline Wilpert, Sophia Freya Ulrike Blum · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2026 · Heft 10 · S. 1271-1281

Dokument
990401
CareLit-ID
Jahr
2026
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
Stefanie Weigel, Petra Wunderlich, Alexander Sommer, Jörg Czwoydzinski, Pascal Andreas Thomas Baltzer, Cornelia Lieselotte Angelika Dewald, Heike Preibsch, Stephanie Sauer, Katja C. Siegmann-Luz, Evelyn Wenkel, Caroline Wilpert, Sophia Freya Ulrike Blum
Ausgabe
Heft 10 / 2026
Jahrgang 198
Seiten
1271-1281
Erschienen: 2026-10-01 00:00:00
ISSN
1438-9029
DOI
10.1055/a-2796-5225

Zusammenfassung

Zusammenfassung Hintergrund Die digitale Brust-Tomosynthese (DBT) erhöht die Sensitivität und Spezifität im Vergleich zur digitalen Mammografie (DM) in der Brustkrebs-Früherkennung. Potenziale künstlicher Intelligenz (KI) in der mammografischen Befundung einschließlich einer Reduktion der Arbeitslast werden zunehmend berichtet. Methode Darstellung der aktuellen Evidenz zur Wirksamkeit von DBT versus DM in der bevölkerungsbezogenen Brustkrebs-Früherkennung und deren Unterstützung durch KI. Narrative Übersichtsarbeit mit themengeleiteter Literatursuche vergleichender Studien von DBT und DM sowie zum KI-Einsatz in…

Schlagworte

breast breast radiography digital breast tomosynthesis artificial intelligence mammography RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…