1. Conferences Overview
    2. 52. Tagung der Bayerischen Urologenvereinigung und der Österreichischen Gesellschaft für Urologie und Andrologie
    3. Prospektive Evaluation des Radiology Artificial Intelligence Diagnostic Assistant System (RAIDAS) zur Detektion eines signifikanten Prostatakarzinoms mit kognitiver Mikroultraschall/MRT Fusionsbiopsie – erste Ergebnisse einer trimodalen Diagnostik
Logo

52. Tagung der Bayerischen Urologenvereinigung und der Österreichischen Gesellschaft für Urologie und Andrologie


06.-08.05.2026
Würzburg

Meeting Abstract

Prospektive Evaluation des Radiology Artificial Intelligence Diagnostic Assistant System (RAIDAS) zur Detektion eines signifikanten Prostatakarzinoms mit kognitiver Mikroultraschall/MRT Fusionsbiopsie – erste Ergebnisse einer trimodalen Diagnostik

Julia Altziebler - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
David Wasserbauer - Aignostikum GmbH, Graz, Österreich
Dieter Szolar - Aignostikum GmbH, Graz, Österreich
Manfred Tillich - Aignostikum GmbH, Graz, Österreich
Johannes Mischinger - Medizinische Universität LKH Graz, Urologie, Graz, Österreich
Hanna Zurl - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Klara Pohl - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Lukas Scheipner - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Attila Ismayilov - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Dmytro Tuzov - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Magdalena Reicht - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Souhail Khayati - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Conrad Leitsmann - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Marianne Leitsmann - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Iva Simunovic - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Samra Jasarevic - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Florestan Koll - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Susanne Deininger - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Pawel Trotsenko - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Carl Ketterer - Medizinische Universität Graz, Urologie, Graz, Österreich
Sebastian Mannweiler - Medizinische Universität LKH Graz, Pathologie, Graz, Österreich
Kristijan Skok - Medizinische Universität LKH Graz, Pathologie, Graz, Österreich
Sascha Ahyai - Medizinische Universität LKH Graz, Urologie, Graz, Österreich
Emina Talakic - Medizinische Universität LKH Graz, Radiologie, Graz, Österreich

Text

Einleitung: Die multiparametrische Prostata-Magnetresonanztomographie (mpMRT) ist ein etabliertes Verfahren zur Detektion eines klinisch signifikanten Prostatakarzinoms (csPCa; nach EAU Risikoklassifikation) und trägt zur Reduktion von Überdiagnosen sowie unnötigen Biopsien bei. Die Interobserver-Variabilität der Prostate Imaging Reporting and Data System-(PI-RADS-)Interpretation bleibt jedoch moderat, insbesondere bei grenzwertigen Läsionen. Das Radiology Artificial Intelligence Diagnostic Assistant System (RAIDAS) wurde entwickelt, um die mpMRT-Auswertung zu standardisieren und die Detektion von csPCa zu unterstützen.

Methodik: RAIDAS wurde von 2017–2023 anhand von 2.244 biparametrischen MRT-Untersuchungen (T2-gewichtete und ADC-Sequenzen) trainiert; für 460 Patienten lagen histopathologische Referenzdaten nach kombinierter gezielter (targeted biopsy, TB) und systematischer Biopsie (SB) vor. Die diagnostische Genauigkeit für PI-RADS bzw. RAIDAS lag bei 70% bzw. 72%. Im prospektiven Studienteil (geplante Fallzahl 287) wurden seit Dezember 2024 Patienten mit PCa-verdacht eingeschlossen. Bei PI-RADS ≥ 3 erfolgte eine kognitive transperineale mikro-ultraschallgestützte TB mit anschließender SB. Die mpMRT-Befunde wurden intramural reevaluiert und die Kongruenz zwischen PI-RADS, RAIDAS und dem Prostate Risk Identification using Micro-Ultrasound (PRIMUS)- Score vom Operateur/In bewertet. Ordinale Zusammenhänge und Übereinstimmungen wurden analysiert.

Ergebnisse: Es wurden prospektiv bisher 55 Patienten analysiert (medianes Alter 67 Jahre, PSA-Dichte 0,17 ng/ml/cm3). Nach TB&SB wurde bei 47 Patienten (86%) ein Prostatakarzinom und bei 38 (69%) ein csPCa diagnostiziert; die TB allein detektierte ein csPCa bei 35 Patienten (64%). Zwischen PI-RADS, RAIDAS und PRIMUS bestanden signifikante ordinale Zusammenhänge (alle p < 0,001) bei geringer bis mäßiger Übereinstimmung (Cohen’s κ = 0,15–0,29). Die csPCa-Nachweisrate stieg konsistent mit höheren Kategorien über alle Modalitäten hinweg. Je nach Kombination kongruenter Befunde von PI-RADS, RAIDAS und PRIMUS wurde ein csPCa nach TB bzw. TB&SB in bis zu 91% bzw. 92% der Fälle nachgewiesen.

Schlussfolgerung: Die trimodale Kombination aus PI-RADS, RAIDAS und MUS ermöglicht eine hohe Detektionsrate für das csPCa, insbesondere bei kongruenten Befunden. RAIDAS scheint eine sinnvolle Ergänzung zur Standardisierung der MRT-Interpretation darzustellen.