KI-basiertes Screening im Bereich Krebs-Früherkennung

Deep Learning

Der auf Deep Learning basierende Algorithmus kann Läsionen in der Bauchspeicheldrüse sichtbar machen, die für das menschliche Auge auf kontrastmittelfreien CT-Scans schwer erkennen sind. 

Laut einer im November 2023 bei Nature Medicine erschienenen Veröffentlichung erzielte das Modell, das mit mehr als 3.200 Bildsätzen trainiert wurde, eine hohe Leistung bei wichtigen diagnostischen Indikatoren. 

So erreichte es eine Spezifität von 99,9%, was bedeutet, dass es nur zu einem falsch positiven Ergebnis unter 1.000 Tests kam. Die Sensitivität betrug 92,9%. Im Vergleich mit menschlichen Radiologen fiel die Spezifität des Modells um 6,3% höher aus, die Sensitivität übertraf menschliche Fähigkeiten um 34,1%.

Erforderlich: Weitere Tests

In Zusammenarbeit mit mehr als zehn weltweit 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 über 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“, betont  Le Lu, Leiter des medizinischen KI-Teams der Damo Academy von Alibaba und Fellow des IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), eines weltweit tätigen Berufsverbandes von Ingenieuren, Technikern, (Natur-)Wissenschaftlern und angrenzenden Berufen, vornehmlich aus den Bereichen Elektrotechnik und Informationstechnik.

Die Genauigkeit des Algorithmus ist „besser als die einiger anerkannter Früherkennungsmethoden wie des Pap-Tests für Gebärmutterhalskrebs oder der Mammografie für Brustkrebs. Es ist daher naheliegend, diese spezielle Methode in groß angelegte Vorsorgeuntersuchungen zu integrieren. KI-basiertes Screening ist ein vielversprechender Ansatz, der in naher Zukunft klinische Auswirkungen haben könnte“, finden Jörg Kleeff und Ulrich Ronellenfitsch von der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und dem Universitätsklinikum Halle (Saale). Die Professoren weisen darauf hin, dass weitere Tests erforderlich sind, bevor das Verfahren in die breite Praxis eingeführt werden kann.