Künstliche Intelligenz revolutioniert die Lungenkrebsfrüherkennung

Einführung

Lungenkrebs ist eine der häufigsten und tödlichsten Krebserkrankungen weltweit. Jährlich erkranken in Deutschland rund 57.000 Menschen neu an dieser Krankheit, während etwa 45.000 Menschen daran sterben. Eine frühzeitige Diagnose ist entscheidend für die Heilungschancen der Patienten. Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren maßgeblich dazu beigetragen, die Diagnostik und Früherkennung von Lungenkrebs zu verbessern. In diesem Artikel beleuchten wir die jüngsten Fortschritte und die Auswirkungen der KI-Technologien auf die Lungenkrebsdiagnostik.

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Pathologie

Ein Team der Medizinischen Fakultät und der Uniklinik Köln unter der Leitung von Privatdozent Dr. Yuri Tolkach und Professor Dr. Reinhard Büttner hat eine digitale Plattform entwickelt, die auf KI basiert und die Analyse von Gewebeschnitten bei Lungenkrebs revolutioniert. Die Plattform nutzt fortschrittliche Algorithmen zur vollautomatisierten und präzisen Analyse digitalisierter Gewebeproben.

Die Digitalisierung der Pathologie hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Mikroskope und Objektträger wurden durch digitale Bilder ersetzt, die am Computer analysiert werden können. Dies ermöglicht den Einsatz von KI zur Analyse und Bewertung der Proben, was zu schnelleren und genaueren Diagnosen führt.

Mehrklassen-Gewebesegmentierungs-Algorithmus

Die von dem Kölner Team entwickelte Plattform verwendet einen sogenannten Mehrklassen-Gewebesegmentierungs-Algorithmus. Dieser ermöglicht eine deutlich schnellere und präzisere Analyse der Gewebeproben im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Während früher digitale Bilder manuell sortiert und ausgewertet wurden, übernimmt nun die KI diese Aufgabe. Dies führt zu einer effizienteren und genaueren Vorabbewertung der Daten.

Durch den Einsatz der neuen Plattform können Pathologen zusätzliche Informationen über die Krebserkrankung gewinnen, die ohne diese Technik verborgen geblieben wären. Privatdozent Dr. Yuri Tolkach betont, dass die Plattform das Potenzial hat, völlig neue klinische Werkzeuge zu entwickeln, die nicht nur die Diagnosequalität verbessern, sondern auch neue Arten von Informationen über die Erkrankung liefern können, beispielsweise wie Patienten auf eine Therapie ansprechen.

Zusammenarbeit und Validierungsstudien

Das Forschungsteam plant, die breite Anwendbarkeit der Plattform in einer Validierungsstudie zu belegen. Dabei arbeiten die Forscher eng mit anderen pathologischen Instituten aus Deutschland, Österreich und Japan zusammen. Ziel ist es, die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit der Plattform in verschiedenen klinischen Umgebungen zu bestätigen.

Internationale Studien und Erfolge

Eine Studie des National Institute for Research in Digital Science and Technology (Inria) an der Université Côte d'Azur hat gezeigt, dass ein auf KI basierendes Programm Anzeichen von Lungenkrebs auf CT-Scans bis zu einem Jahr früher erkennen kann als herkömmliche Methoden. Diese Ergebnisse wurden auf dem internationalen Kongress der European Respiratory Society vorgestellt.

Die Forscher trainierten ihre KI mit den CT-Scans von 888 Patienten, die von Radiologen auf verdächtige Veränderungen untersucht wurden. Im nächsten Schritt wurde die KI an 1.179 Patienten getestet, die Teil einer Lungen-Screening-Studie waren. Die KI identifizierte 172 von 177 bösartigen Tumoren, was einer Effektivität von 97 Prozent entspricht.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Obwohl die Fortschritte vielversprechend sind, gibt es noch Herausforderungen zu bewältigen. Eine der größten Herausforderungen ist die hohe Anzahl von falsch-positiven Treffern, die zu unnötigen Biopsien führen können. Laut Forschungsleiter Benoît Audelan müssen hier noch deutliche Verbesserungen erzielt werden, bevor das Programm in Krankenhäusern eingesetzt werden kann.

Audelan betont, dass es nicht das Ziel sei, Radiologen zu ersetzen, sondern sie mit einem Tool zu unterstützen, das auch die frühesten Anzeichen von Lungenkrebs erkennen kann. Die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Technologie hat das Potenzial, die Diagnosequalität erheblich zu verbessern und die Sterblichkeitsrate bei Lungenkrebs zu senken.

Fazit

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Lungenkrebsdiagnostik markiert einen bedeutenden Fortschritt in der medizinischen Forschung und Praxis. Durch die Automatisierung und Präzision der KI-basierten Plattformen können Diagnosen schneller und genauer gestellt werden, was die Heilungschancen der Patienten erheblich verbessert. Die Zusammenarbeit von Forschungseinrichtungen und die Durchführung von Validierungsstudien sind entscheidend, um die breite Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit dieser Technologien sicherzustellen. Die Zukunft der Lungenkrebsdiagnostik sieht vielversprechend aus, und die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-Technologien wird zweifellos eine zentrale Rolle dabei spielen.

Bibliographie

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- https://portal.uni-koeln.de/universitaet/aktuell/presseinformationen/detail/kuenstliche-intelligenz-verbessert-die-diagnostik-von-lungenkrebs
- https://www.bayer.com/de/news-stories/lungenkrebs-screening-und-frueherkennung
- https://www.aerzteblatt.de/nachrichten/103247/Lungenkrebsscreening-Kuenstliche-Intelligenz-erkennt-Tumore-frueher-als-Radiologen
- https://www.krankenhaus-it.de/item.3359/durchbruch-auf-dem-weg-zu-einem-frueherkennungsprogramm-fuer-lungenkrebs.html
- https://healthcare-in-europe.com/de/news/ki-erkennt-lungenkrebs-bis-zu-einem-jahr-frueher.html
- https://radiologie.uk-essen.de/forschung/personalisierte-lungendiagnostik/
- https://www.siemens-healthineers.com/deu/perspectives/early-detection-lung-cancer