Entwicklung und Validierung von KI-Algorithmen in der Prostata-MRT – eine sich entwickelnde Reise

Prostatakrebs bleibt für Radiologen eine der Erkrankungen, die am schwierigsten zu erkennen und genau zu diagnostizieren sind, insbesondere beim Einsatz von KI-basierten Prostata-MRT-Lösungen. Aufgrund der Vielschichtigkeit dieser Aufgabe und der Komplexität der Interpretation multiparametrischer MRT-Bilder (mpMRI) wird sie noch schwieriger.

Dieser Blog untersucht die Komplexität von Entwicklung und Validierung von Algorithmen in der KI-Prostata-MRT zur Erkennung von Prostatakrebs, Erkundung der Herausforderungen und Best Practices auf diesem Weg mit der KI-Prostata-MRT-Technologie.

Die Komplexität der Prostatakrebserkennung verstehen 

Die Erkennung von Prostatakrebs stellt aufgrund der unterschiedlichen Erscheinungsformen und der unterschiedlichen anatomischen Strukturen der Prostatadrüse besondere Herausforderungen dar. Radiologen müssen sich durch MRT-Bilder mit mehreren Sequenzen navigieren und zwischen gutartigen und bösartigen Läsionen unterscheiden, insbesondere in der Übergangszone (TZ), wo Krebserkrankungen schwer zu erkennen sind und leicht mit gutartigen hyperplastischen Knoten verwechselt werden können, was zu falsch positiven Ergebnissen führt, die dann eine unnötige Biopsie erforderlich machen. KI-Tools können Radiologen dabei unterstützen, diese Herausforderungen zu meistern.

Eine solche Herausforderung wird durch die klinische Leistung der Radiologen bei der Erkennung von csPCa veranschaulicht, wobei bis zu 20 % der csPCa+-Patienten häufig nicht identifiziert werden und die Rate falsch-positiver Ergebnisse bis zu 70 % beträgt. Ebenso wichtig ist die hohe Variabilität zwischen den Befundern, die durch eine große Spanne der positiven prädiktiven Werte (PPV) für PI-RADS-Werte >= 3 Läsionen im Vergleich zu Biopsieergebnissen veranschaulicht wird. 

Ein Hauptfaktor, der zu dieser Herausforderung beiträgt, ist die Heterogenität der Erfassungsprotokolle bei der Prostata-MRT. Vor der Erstellung der PI-RADS-Richtlinien gab es keinen Konsens über die empfohlenen Erfassungsprotokolle für eine effiziente MRT-Aufnahme der Prostata, die die erforderlichen Sequenzen und zu bewertenden Parameter beschreiben. PI-RADS wurde entwickelt, um eine einzige Grundlage zu schaffen, die die besten Praktiken für die Erfassung von MRT-Aufnahmen der Prostata in T2-gewichteten Sequenzen beschreibt, die in verschiedenen Erfassungsebenen erfasst wurden. Die Beurteilung der peripheren Zone (PZ) hängt jedoch stark von den Erkenntnissen ab, die aus der diffusionsgewichteten Bildgebungssequenz (DWI) gewonnen werden. DWI bietet Einblicke in die Bewegung von Wassermolekülen, die auf verschiedene Pathologien, einschließlich Prostatakrebs (PCa), hinweisen können. 

Laut PI-RADS 2.1 haben T2w- und DWI-Sequenzen zwar Vorrang im Auswertungsprozess, aber in bestimmten Szenarien spielt auch die dynamische kontrastmittelverstärkte Sequenz (DCE) eine wichtige Rolle. Darüber hinaus werden häufig zusätzliche Serien aufgenommen, um den Diagnoseprozess zu erleichtern. Dazu können eine T1-gewichtete Sequenz gehören, die zum Erkennen von Metastasen oder durch Biopsie verursachten Blutungen verwendet wird, und eine vollständige DWI des Beckens, die zum Aufdecken von Nebenbefunden in Prostatageweben verwendet wird.

Entwicklung KI-basierter CAD-Software für die Prostata-MRT  

Der Mangel an qualifizierten Körperradiologen, die Prostata-MRT-Ergebnisse zuverlässig begutachten können, Die hohe Variabilität zwischen den Lesegeräten sowie das Verbesserungspotenzial sowohl hinsichtlich der Sensitivität als auch der Spezifität für Radiologen haben Möglichkeiten für CAD-Geräte geschaffen, insbesondere für KI-basierte Prostata-MRT-Lesegeräte, um Radiologen in ihrer klinischen Routine zu unterstützen.

Die Entwicklung dieser Geräte ist, insbesondere beim Einsatz KI-basierter Modelle, ebenso anspruchsvoll und erfordert sorgfältige Überlegungen seitens der Hersteller.

Quelle der Grundwahrheit 

Es gibt drei Hauptquellen für Grundwahrheiten, die bei der Entwicklung und Validierung KI-basierter Modelle verwendet werden können. bei der Erkennung von csPCa, nämlich PI-RADS-Anmerkungen, Biopsieergebnisse und radikale Prostatektomie.  

PI-RADS-Anmerkungen 

PI-RADS stellen die am leichtesten verfügbare Grundwahrheit dar, da diese Werte von einem Radiologen manuell angegeben werden, wenn er eine Prostata-MRT-Studie begutachtet. Die Verwendung von PI-RADS-Ergebnissen als Grundlage für Trainings- und Validierungszwecke weist zwei wesentliche Nachteile auf: 

• Der PI-RADS-Score leidet unter einer hohen Variabilität zwischen den Lesern. Unerfahrene Radiologen neigen dazu, gutartige Befunde als PIRADS>3 zu überbewerten, wodurch der Ground-Truth-Referenzpunkt je nach berichtendem Radiologen stark beeinflusst wird. Als Kontrollmaßnahme wurden unabhängige Überprüfungsgremien (Independent Review Panels, IRPs) vorgeschlagen, bei denen normalerweise ein 2+1-Ansatz verfolgt wird (z. B. bewerten 2 Radiologen die Studie unabhängig voneinander und ein dritter überprüft sie nur, wenn es Diskrepanzen zwischen den beiden ersteren gibt). Trotz dieser Maßnahmen bleibt die Variabilität eine Herausforderung, was die Bedeutung von KI-Lösungen für Prostata-MRTs unterstreicht. 
• PI-RADS-Werte sind keine bestätigten csPCa-Ergebnisse. Die radiologische Beurteilung ist ein Indikator dafür, ob eine bestimmte Läsion ein csPCa ist. Einige PI-RADS 5-Läsionen erweisen sich jedoch als Nicht-csPCa, und Läsionen, die vom Radiologen nicht identifiziert wurden, erweisen sich bei einer systematischen Biopsie als csPCa. Daher stellt die Verwendung von PI-RADS-Werten zur Bestimmung der Patientenergebnisse eine suboptimale Strategie dar.  

Zusammengenommen stellen diese Faktoren eine gewaltige Herausforderung dar, wenn man sich ausschließlich auf die Radiologie als grundlegende Wahrheit verlässt.

Biopsieergebnisse 

Die Verwendung von Biopsieergebnissen hilft, die mit den PIRADS-Scores beschriebenen Einschränkungen zu überwinden. Durch die Definition einer csPCa-Läsion mit einem zugehörigen Gleason-Score von mindestens 7, Die Variabilität zwischen den einzelnen Lesegeräten sowie das Fehlen einer definitiven Diagnose werden erheblich minimiert, was die Leistung der KI-basierten MRT-Tools für die Prostata verbessert.  

Prostatabiopsien werden jedoch normalerweise durchgeführt, indem eine sehr kleine Gewebeprobe aus gleichmäßig verteilten Bereichen der Prostata (systematische Biopsie) sowie aus den Bereichen entnommen wird, in denen ein Radiologe eine besorgniserregende Läsion festgestellt hat (gezielte Biopsie).

Die Übereinstimmung zwischen dem radiologischen Befund und dem entnommenen Gewebe hängt maßgeblich von der Fähigkeit des Urologen ab, die Läsion im Echtzeit-Ultraschallbild genau zu erkennen, was häufig dazu führt, dass die gewünschte Region nicht ausreichend abgetastet wird. Neue Techniken, darunter Fusionsbiopsieverfahren aus MRT und Ultraschall, haben enorm dazu beigetragen, diese Herausforderung zu überwinden, obwohl ihre Anwendung nach wie vor begrenzt ist und normalerweise auf Patienten mit einer gezielten Biopsie beschränkt ist.  

Eine weitere Herausforderung, die sich aus der Verwendung von Biopsieergebnissen als Grundwahrheit ergibt, ist der Mangel an Biopsiedaten zu Patienten, bei denen nach radiologischer Untersuchung eine Biopsie klinisch nicht gerechtfertigt war. Wenn man automatisch davon ausgeht, dass diese Fälle negativ sind, besteht die Gefahr, dass ein Bestätigungsfehler auftritt. Außerdem sind weitere klinische Nachuntersuchungen erforderlich, bevor man sie als wirklich negativ betrachten kann.

Radikale Prostatektomie 

Die radikale Prostatektomie überwindet den Mangel an räumlicher Auflösung bei Biopsieergebnissen. Wenn die gesamte Prostata entfernt und histologisch untersucht wird, erhält man ein vollständiges 3D-Bild auf pathologischer Ebene. Somit ist eine direkte Zuordnung der csPCa-Regionen zu Training und Validierung möglich, was zur Genauigkeit von KI-Modellen für die Prostata-MRT beiträgt.  

Ähnlich wie bei der Verwendung von Biopsieergebnissen besteht die größte Herausforderung bei diesem Ansatz darin, dass im Vergleich zur Anzahl der MRTs nur wenige radikale Prostatektomien durchgeführt werden. Obwohl es der beste wissenschaftliche Standard ist, wäre es ethisch nicht vertretbar, dieses Verfahren bei jedem Patienten nur für eine Validierungsstudie durchzuführen. Daher bleibt seine Verwendung aufgrund der geringen verfügbaren Stichprobengröße und der inhärenten Auswahlverzerrung in dieser Population begrenzt.