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Künstliche Intelligenz Lebensrettende Früherkennung

Ein Gastbeitrag von Li Lu 2 min Lesedauer

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Die DAMO Academy hat eine auf KI-Technologien basierende Früherkennungs-Methode entwickelt, die mit hoher Genauigkeit Bauchspeicheldrüsenkrebs erkennt. Die Methode stellt einen wichtigen medizinischen Durchbruch auf dem Weg zum flächendeckenden Screening auf Bauchspeicheldrüsenkrebs dar. 

Forscher der DAMO Academy haben die KI-basierte Screening-Methode bei mehr als 20.000 Patienten eingesetzt.(Bild: Adobe Stock/Fotsphaere)
Forscher der DAMO Academy haben die KI-basierte Screening-Methode bei mehr als 20.000 Patienten eingesetzt.
(Bild: Adobe Stock/Fotsphaere)

Der auf Deep Learning basierende Algorithmus ist in der Lage, Läsionen in der Bauchspeicheldrüse sichtbar zu machen, die für das menschliche Auge auf kontrastmittelfreien CT-Scans schwer erkennen sind. Laut einer kürzlich bei Nature Medicine erschienenen Veröffentlichung erzielte das Modell, das mit mehr als 3.200 Bildsätzen trainiert wurde, eine hohe Leistung bei wichtigen diagnostischen Indikatoren. Es erreichte eine Spezifität von 99,9 Prozent, was bedeutet, dass es nur zu einem falsch positiven Ergebnis unter 1.000 Tests kam. Ferner betrug die Sensitivität 92,9 Prozent. Im Vergleich mit menschlichen Radiologen fiel die Spezifität des Modells um 6,3 Prozent höher aus, die Sensitivität übertraf menschliche Fähigkeiten sogar um 34,1 Prozent.

 Effektives und kosteneffizientes Werkzeug

In Zusammenarbeit mit mehr als zehn weltweit führenden medizinischen Einrichtungen haben Forscher der DAMO Academy die KI-basierte Screening-Methode bei mehr als 20.000 Patienten eingesetzt. Dabei wurden 31 Fälle von pathologischen Veränderungen entdeckt, die zuvor von Ärzten nicht erkannt worden waren. Das Modell wurde bisher mehr als 500.000 Mal in Krankenhäusern und bei medizinischen Untersuchungen in China eingesetzt.   
 
Die Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs ist mit herkömmlichen Untersuchungen schwierig, was zu einer späten Diagnose und dadurch zu einer schlechten Prognose führt. KI und die kontrastmittelfreie CT-Technologie versprechen ein effektives und kosteneffizientes Werkzeug zur Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu werden und ein flächendeckendes Pankreaskarzinom-Screening zu ermöglichen. 
 
Die Überlebensrate bei Bauchspeicheldrüsenkrebs ist im Vergleich zu anderen Krebsarten niedrig, was zum Teil darauf zurückzuführen ist, dass Bauchspeicheldrüsenkrebs oft erst in einem späten Stadium entdeckt wird, wenn die Behandlung schwierig ist. Weltweit ist Bauchspeiseldrüsenkrebs die siebthäufigste krebsbedingte Todesursache mit einer durchschnittlichen Fünf-Jahres-Überlebensrate von etwa fünf bis zehn Prozent.

Klinische Auswirkungen in naher Zukunft

In Kombination mit der kontrastmittelfreien CT-Bildgebung kann das KI-basierte Screening Ärzten bei der Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs helfen, einer Krankheit, die aufgrund ihrer oft unspezifischen Symptome eine Herausforderung darstellt. Der Algorithmus kann auch bei groß angelegten Früherkennungsprogrammen eingesetzt werden, so zum Beispiel bei kontrastmittelfreien CT-Untersuchungen im Rahmen von Routineuntersuchungen oder bei Besuchen in der Notaufnahme. 
 
Die Genauigkeit des Algorithmus ist laut Jörg Kleeff und Ulrich Ronellenfitsch von der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und dem Universitätsklinikum Halle (Saale) besser als die einiger anerkannter Früherkennungsmethoden wie des Pap-Tests für Gebärmutterhalskrebs oder der Mammographie für Brustkrebs. Es ist daher naheliegend, diese spezielle Methode in groß angelegte Vorsorgeuntersuchungen zu integrieren. KI-basiertes Screening ist für beide Experten ein vielversprechender Ansatz, der in naher Zukunft klinische Auswirkungen haben könnte. Die Professoren weisen darauf hin, dass weitere Tests erforderlich sind, bevor das Verfahren in die breite Praxis eingeführt werden kann.

(Bild: Alibaba)

Der Autor: Le Lu ist Leiter des medizinischen KI-Teams der Damo Academy von Alibaba und Fellow des IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)  

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