Früherkennung von Krebs: Krebsdiagnose 2.0: Wie KI den Vorsprung sichert
Dienstag, 25.02.2025, 17:34
Die Früherkennung von Krebs steht vor einem Wandel: Künstliche Intelligenz verspricht genauere und schnellere Diagnosen. Anabel Ternès, Spezialistin für Digitale Transformation, beleuchtet, wie KI-Modelle die Krebsdiagnostik revolutionieren könnten.
Wie kann künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen, Krebs in einem frühen Stadium zu erkennen?
Künstliche Intelligenz (KI) kann bei der Krebsdiagnose vor allem durch Mustererkennung helfen. KI-Modelle analysieren medizinische Bilder, wie Röntgenaufnahmen oder Gewebeproben, um frühe Anzeichen von Krebs zu identifizieren, die möglicherweise von menschlichen Experten übersehen werden. Ein KI-Modell wie Atlas, das auf Millionen von Gewebeproben trainiert wurde und zwar genauer gesagt 1,2 Millionen Gewebeproben aus 490.000 Krebsfällen, zeigt vielversprechende Ergebnisse, indem es Tumore mit hoher Genauigkeit klassifiziert.
Solche Modelle könnten auch den Diagnoseprozess beschleunigen und in einigen Fällen präziser als traditionelle Methoden sein. Die Genauigkeit von Atlas wurde in Tests mit sechs führenden KI-Pathologiemodellen verglichen, die bei der Klassifizierung von Brustkrebsbildern und der Einstufung von Tumoren eingesetzt wurden. Atlas übertraf die anderen Modelle in sechs von neun Tests, insbesondere bei der Diagnose von Darmkrebsgewebe, wo es in 97,1 Prozent der Fälle mit den Ergebnissen menschlicher Pathologen übereinstimmte. In der Prostatakrebs-Biopsie-Klassifizierung erzielte Atlas jedoch nur 70,5 Prozent. Insgesamt stimmte es in 84,6 Prozent der Tests mit den menschlichen Experten überein. Der menschliche Blick bleibt jedoch für viele Diagnosen unverzichtbar.
Über Anabel Ternès
Prof. Dr. Anabel Ternès ist Unternehmerin, Zukunftsforscherin, Autorin, Radio- und TV-Moderatorin. Sie ist bekannt für ihre Arbeit im Bereich digitale Transformation, Innovation und Leadership. Zudem ist Ternès Präsidentin des Club of Budapest Germany, Vorstand des Friends of Social Business und Club of Rome Mitglied.
Welche Rolle spielen Mustererkennung und maschinelles Lernen bei der Diagnose von Krebserkrankungen?
Mustererkennung und maschinelles Lernen sind Schlüsseltechnologien bei der Krebsdiagnose. Die ersten Bildererkennungsmöglichkeiten kamen vor ca. 15 Jahren schon auf. KI-Algorithmen lernen aus großen Datensätzen medizinischer Bilder und identifizieren subtile Muster, die für den Menschen schwer erkennbar sind. Diese Technologie kann Tumore schnell und präzise klassifizieren und dabei helfen, Krebs in einem frühen Stadium zu erkennen.
Maschinelles Lernen verbessert dabei kontinuierlich die Diagnosetools, indem es aus neuen Daten lernt und die Genauigkeit über die Zeit steigert. „Unsere Aufgabe ist die Mustererkennung“, so Andrew Norgan, Pathologe und medizinischer Leiter der digitalen Pathologieplattform der Mayo Clinic. „Wir sehen uns den Objektträger an und sammeln die Informationen, die sich als wichtig erwiesen haben.“
Welche Herausforderungen und Probleme gibt es bei der Anwendung von KI in der Praxis zur Krebsdiagnose?
Die Anwendung von KI in der Krebsdiagnose steht vor Herausforderungen wie der Qualität und Vielfalt der Daten, die für das Training von Algorithmen erforderlich sind. KI-Modelle benötigen umfassende und vielfältige Datensätze, um genaue Vorhersagen zu treffen. Außerdem müssen sie in der Praxis noch weiter validiert werden, da Fehler oder falsche Diagnosen in sensiblen Bereichen wie der Krebsdiagnose schwerwiegende Folgen haben können. Zudem sind Datenschutz und die Integration in bestehende Systeme problematisch.
Wie beurteilen Sie die Tauglichkeit von KI-gestützten Tests im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zur Krebserkennung?
KI-gestützte Tests bieten potenziell höhere Genauigkeit und Schnelligkeit bei der Krebserkennung, insbesondere bei der Analyse von Bildern und Daten, die für den Menschen schwer interpretierbar sind. Sie könnten herkömmliche Methoden ergänzen, aber ihre Tauglichkeit erfordert umfassende Validierung und Integration in bestehende Systeme. KI könnte in einigen Fällen besser sein, aber die menschliche Expertise bleibt unverzichtbar, um die Ergebnisse korrekt zu interpretieren und Fehldiagnosen zu vermeiden.
Können Sie uns mehr über die Zusammenarbeit zwischen der Mayo-Klinik und Google bei der Entwicklung eines digitalen Pathologie-Atlas erzählen?
Die Mayo-Klinik und Google haben zusammengearbeitet, um einen digitalen Pathologie-Atlas zu entwickeln, der maschinelles Lernen nutzt, um die Krebsdiagnose zu verbessern. Dieser Atlas sammelt und analysiert gewebebasierte Daten, um Muster zu erkennen, die mit Tumoren in Verbindung stehen. Ziel ist es, genauere und schnellere Diagnosen zu ermöglichen und eine wertvolle Grundlage für die Forschung bereitzustellen.
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