In einer bahnbrechenden Entwicklung haben Ärzte, Wissenschaftler und Forscher erfolgreich ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das in der Lage ist, Krebs genau zu erkennen. Dieser Durchbruch hat das Potenzial, die Krebsdiagnose zu beschleunigen und den Zugang der Patienten zu lebenswichtigen Behandlungen zu beschleunigen. Das KI-Tool, das von Experten des Royal Marsden NHS Foundation Trust, des Institute of Cancer Research (London) und des Imperial College London gemeinsam entwickelt wurde, hat sich im Vergleich zu den derzeitigen Methoden als äußerst effizient und wirksam erwiesen, wie eine in der Zeitschrift eBioMedicine des Lancet veröffentlichte Studie zeigt.
Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) ist Krebs nach wie vor eine der häufigsten Todesursachen weltweit. Jährlich sterben etwa 10 Millionen Menschen daran, das ist fast jeder sechste Todesfall. Eine frühzeitige Erkennung und eine schnelle Behandlung erhöhen jedoch die Chancen auf einen erfolgreichen Ausgang der Krankheit erheblich. Der neu entwickelte KI-Algorithmus, der sich die Radiomikroskopie zunutze macht, kann die Krebsart von abnormalen Wucherungen, die in CT-Scans erkannt werden, genau bestimmen.
Dr. Benjamin Hunter, Assistenzarzt für klinische Onkologie am Royal Marsden und Stipendiat für klinische Forschung am Imperial College, äußerte sich optimistisch zu den künftigen Auswirkungen dieser Technologie. Er erklärte: "Wir hoffen, dass sie in Zukunft die Früherkennung verbessern und möglicherweise die Krebsbehandlung erfolgreicher machen wird, indem sie Hochrisikopatienten hervorhebt und sie einer früheren Behandlung zuführt."
Zur Entwicklung des KI-Modells verwendete das Forschungsteam CT-Scans von etwa 500 Patienten mit großen Lungenknoten. Mit Hilfe der Radiomik, einer Technik, die wichtige Informationen aus medizinischen Bildern extrahiert, die sich der menschlichen Wahrnehmung entziehen können, wurde das Modell trainiert und anschließend auf seine Fähigkeit getestet, Krebsknoten genau zu erkennen.
Die Leistung des KI-Modells wurde anhand der Fläche unter der Kurve (AUC) bewertet, die die Vorhersagekraft des Modells angibt. Die Ergebnisse zeigten, dass das KI-Modell bei der Bestimmung des Krebsrisikos eines jeden Knotens eine beeindruckende AUC von 0,87 erreichte. Diese Leistung übertraf den derzeit verwendeten Brock-Score, der einen Wert von 0,67 erreichte, und war vergleichbar mit dem Herder-Score mit einer AUC von 0,83.
Dr. Hunter hob die Genauigkeit des Modells bei der Identifizierung großer Lungenknoten hervor und skizzierte die nächsten Schritte des Teams. "Als Nächstes planen wir, die Technologie an Patienten mit großen Lungenknötchen in der Klinik zu testen, um zu sehen, ob sie ihr Lungenkrebsrisiko genau vorhersagen kann", erklärte er.
Darüber hinaus könnte das KI-Modell Ärzten dabei helfen, schnellere Entscheidungen bei Patienten mit anormalen Wucherungen mit mittlerem Risiko zu treffen. In Kombination mit dem Herder-Score identifizierte das KI-Modell erfolgreich Hochrisikopatienten innerhalb dieser Gruppe. Insbesondere wurde bei 18 von 22 Knoten (82 %), die sich später als krebsartig herausstellten, ein frühzeitiges Eingreifen empfohlen, wie in der Studie dargelegt wird.
Die Libra-Studie, die von der Royal Marsden Cancer Charity, dem National Institute for Health and Care Research, RM Partners und Cancer Research UK unterstützt wird, befindet sich zwar noch in der Anfangsphase, doch der potenzielle Nutzen des KI-Tools ist offensichtlich. Die Forscher gehen davon aus, dass seine Anwendung die Krebserkennung beschleunigen, die Analyse von CT-Scans rationalisieren und die prompte Durchführung von Behandlungen erleichtern wird. Dr. Richard Lee, der Leiter der Libra-Studie, betonte, wie wichtig es ist, die Grenzen innovativer Technologien wie KI zu erweitern, um die Erkennung von Krankheiten zu beschleunigen.
Die Bedeutung dieses KI-Tools wird noch deutlicher, wenn man seinen potenziellen Beitrag zu den Zielen für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) und die Vision einer globalen Gesellschaft betrachtet. Indem es eine schnellere und genauere Krebserkennung ermöglicht, steht das KI-Modell im Einklang mit SDG 3 (Gute Gesundheit und Wohlbefinden) und unterstützt die Bemühungen zur Bekämpfung nicht übertragbarer Krankheiten. Darüber hinaus unterstreicht es die Bedeutung von Forschung, Innovation und technologischem Fortschritt im Gesundheitswesen im Einklang mit SDG 9 (Industrie, Innovation und Infrastruktur).
Die Einbindung zivilgesellschaftlicher Organisationen und nachhaltiger Gesundheitssysteme ist von entscheidender Bedeutung, um die Vorteile dieses KI-Tools voll auszuschöpfen. Die Zusammenarbeit zwischen Forschungseinrichtungen, Gesundheitsdienstleistern und Regierungen ist notwendig, um einen gerechten Zugang und die Erschwinglichkeit dieser Spitzentechnologie zu gewährleisten. Durch die Zusammenarbeit kann die globale Gesellschaft das SDG 17 (Partnerschaften für die Ziele) anstreben, um eine nachhaltige Entwicklung zu erreichen und kritische Herausforderungen im Gesundheitswesen anzugehen.
Das Potenzial des KI-Tools, die Krebserkennung zu revolutionieren und die Behandlung zu beschleunigen, unterstreicht die dringende Notwendigkeit, das Problem der Spätdiagnosen, insbesondere bei Lungenkrebs, anzugehen. Lungenkrebs ist weltweit die häufigste Ursache für Krebssterblichkeit und macht einen erheblichen Teil der Krebstodesfälle aus, darunter 21 % in Großbritannien. Die Früherkennung ist von entscheidender Bedeutung, da Patienten, die im frühesten Stadium diagnostiziert werden, eine deutlich höhere Überlebensrate haben. Dr. Lee betonte, wie wichtig es ist, Wege zu finden, um die Erkennung der Krankheit zu beschleunigen, und unterstrich den Beitrag der Studie zur Identifizierung von Hochrisikopatienten und zur Unterstützung der Kliniker bei ihren Bemühungen.
Während die Libra-Studie weiter voranschreitet und weitere Tests durchläuft, verspricht das KI-Modell, die Krebsdiagnose und -behandlung zu verändern. Mit seinem Potenzial zur Verbesserung der globalen Gesundheitsergebnisse spiegelt dieser innovative Ansatz zur Krebserkennung die Bestrebungen einer globalen Gesellschaft wider, die nach einer gesünderen, nachhaltigeren Zukunft strebt.
Weitere Informationen: