Künstliche Intelligenz als Verbündeter in der Onkologie: Neue Wege in der Früherkennung von Krebs

Künstliche Intelligenz im Kampf gegen Krebs: Wie AI-Tools Ärzten helfen, übersehene Krankheitszeichen zu erkennen

Die medizinische Diagnostik steht vor einer Revolution: Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Früherkennung und Behandlung von Krebserkrankungen erheblich zu verbessern. In jüngster Zeit sind AI-Tools in den Fokus gerückt, die Anzeichen von Krebs erkennen können, die von Ärzten übersehen wurden. Diese Entwicklung könnte die Effizienz in der Onkologie verbessern und das Überleben von Patienten sichern.

Einer der jüngsten Durchbrüche in diesem Bereich ist ein AI-Tool namens Mia, das in einer Studie mit NHS-Klinikern in Großbritannien eingesetzt wurde. Es analysierte Mammogramme von über 10.000 Frauen und markierte alle Fälle mit Anzeichen von Brustkrebs sowie zusätzlich 11 Fälle, die von den Ärzten nicht identifiziert worden waren. Die AI wurde auf einer Datenbank von über 6.000 früheren Brustkrebsfällen trainiert und lernte, subtile Muster und Bildbiomarker zu erkennen, die mit malignen Tumoren in Verbindung stehen. Im Test erreichte sie eine Vorhersagegenauigkeit von 81,6 Prozent für das Vorhandensein von Krebs und schloss ihn in 72,9 Prozent der Fälle korrekt aus.

Brustkrebs ist weltweit die häufigste Krebsart bei Frauen, mit zwei Millionen neu diagnostizierten Fällen pro Jahr. Obwohl die Überlebensraten durch frühere Erkennung und bessere Behandlungen verbessert wurden, erleben viele Patienten immer noch schwere Nebenwirkungen wie Lymphödeme nach Operation und Strahlentherapie. Forscher entwickeln das AI-System nun weiter, um das Risiko solcher Nebenwirkungen bis zu drei Jahre nach der Behandlung vorherzusagen. Dies könnte es Ärzten ermöglichen, die Behandlung individuell anzupassen und bei Patienten mit hohem Risiko zusätzliche unterstützende Maßnahmen oder alternative Therapien einzuleiten.

Die Forschungsteams planen, 780 Brustkrebspatientinnen in einer klinischen Studie namens Pre-Act über einen Zeitraum von zwei Jahren zu beobachten, um das AI-basierte Risikovorhersagemodell prospektiv zu validieren. Das langfristige Ziel ist ein AI-System, das die Prognose und Behandlungsbedürfnisse eines Patienten umfassend bewerten kann.

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von KI in der Krebserkennung ist eine in Schweden entwickelte mobile App zur Diagnose von Hautmelanomen. In einer Studie wurde die von der KI unterstützte App in der Primärversorgung getestet und zeigte sehr vielversprechende Ergebnisse. Die App erkannte Melanome mit hoher Präzision und verpasste dabei keine Fälle der Krankheit. Sie wurde darauf trainiert, Bilder verdächtiger Hautläsionen zu analysieren, und unterstützte Allgemeinmediziner bei der Entscheidung, ob eine Hautveränderung gefährlich ist oder nicht. In der Studie wurden über 250 Hautläsionen untersucht, wobei die App alle Melanome erkannte und nur einen Vorläufer verpasste. In Fällen, in denen die App eine Läsion als nicht-melanom auswies, bestätigte sich dies in 99,5 Prozent der Fälle als korrekt.

Diese Entwicklungen zeigen, dass KI-Werkzeuge das Potenzial haben, die diagnostischen Fähigkeiten von Ärzten zu ergänzen und zu erweitern, indem sie Muster erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu entdecken sind. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass KI-Tools nicht darauf abzielen, Ärzte zu ersetzen, sondern vielmehr ihre Arbeit zu unterstützen und zu verbessern. KI kann dazu beitragen, die Arbeitsbelastung von Medizinern zu verringern und die Qualität der Patientenversorgung zu erhöhen, indem sie die Genauigkeit der Diagnose verbessert und die Zeit bis zur Behandlung verkürzt.

Die Forschung und Entwicklung im Bereich der KI in der Medizin schreitet schnell voran, und es ist zu erwarten, dass in den kommenden Jahren weitere innovative Lösungen eingeführt werden, die das Potenzial haben, die Krebsdiagnostik und -behandlung weiter zu revolutionieren. Die Integration von KI in die klinische Praxis erfordert jedoch sorgfältige Validierung, ethische Überlegungen und Anpassungen in den Gesundheitssystemen, um sicherzustellen, dass diese Technologien sicher und effektiv zum Wohl der Patienten eingesetzt werden können.

Quellen:
1. BBC News, "NHS AI test spots tiny cancers missed by doctors", https://www.bbc.com/news/technology-68607059
2. The New York Times, "Using A.I. to Detect Breast Cancer That Doctors Miss", https://www.nytimes.com/2023/03/05/technology/artificial-intelligence-breast-cancer-detection.html
3. Informationsdienst Wissenschaft (idw), "AI-based app can help physicians find skin melanoma", https://nachrichten.idw-online.de/2024/03/20/ai-based-app-can-help-physicians-find-skin-melanoma
4. LinkedIn, "Using AI To Detect Breast Cancer That Doctors Miss – This And More News In Digital Health This Week", https://www.linkedin.com/pulse/using-ai-detect-breast-cancer-doctors-miss-more-news-mesk%C3%B3-md-phd