KI erkennt Krebs frühzeitig anhand von Bildern

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Durch das Training von Deep-Learning-Modellen mit Tausenden annotierter Scans und Präparate kann KI Muster erlernen, die selbst erfahrenen Klinikern entgehen könnten. In der Praxis analysieren KI-Tools Bilder wie Mammographien, Thorax-CTs, Röntgenaufnahmen, MRTs, Ultraschall und Pathologiepräparate, markieren verdächtige Bereiche und quantifizieren das Risiko.

KI in der Krebsversorgung ist „eine beispiellose Chance“, Diagnose und Behandlung zu verbessern.

— Medizinische Experten in der Onkologie

Beispielsweise half ein KI-unterstützter Ultraschall einer Patientin, eine unnötige Schilddrüsenbiopsie zu vermeiden, indem gezeigt wurde, dass ihr Knoten gutartig war – ein praktischer Nutzen dieser Technologie in realen klinischen Szenarien.

Wie KI medizinische Bilder analysiert

KI-Systeme für die Bildgebung verwenden typischerweise Deep Learning (insbesondere Convolutional Neural Networks), die auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden. Während des Trainings lernt der Algorithmus, Merkmale wie Formen, Texturen und Farben zu extrahieren, die krebsartiges von gesundem Gewebe unterscheiden.

Im Effekt wird die KI zu einem supersensiblen „zweiten Leser“, der subtile Läsionen aufzeigt, die ein Mensch übersehen könnte. Zum Beispiel kann eine KI, die eine Mammographie oder CT-Schicht überprüft, winzige Verkalkungen oder Knoten mit farbigen Kästchen und Warnungen für den Radiologen markieren.

Arbeitsablauf der KI-Medizinbildanalyse und Mustererkennung

Brustkrebs-Screening

Mammographie ist ein Paradebeispiel, bei dem KI Wirkung zeigt. Studien belegen, dass KI-Unterstützung die Brustkrebserkennung in Screening-Programmen weltweit deutlich verbessern kann.

KI-Fähigkeiten in der Mammographie

KI-verbesserte Brustkrebs-Screening-Technologie

Lungenkrebs-Screening

KI wird auch bei der Lungenkrebserkennung auf medizinischen Bildern eingesetzt. Niedrigdosis-CT (LDCT)-Scans werden verwendet, um Hochrisiko-Raucher zu screenen; KI kann dies durch Verbesserung der Bildqualität und Läsionserkennung unterstützen.

Aktuelle Modelle zeigen eine hohe Sensitivität für gutartige und bösartige Lungennoduli, wobei Forschungssysteme über 90 % der Knoten in Testscans erkennen. Die US-amerikanische FDA hat KI-Tools zur Unterstützung des Lungenkrebs-Screenings zugelassen und erkennt deren Rolle bei der frühzeitigen Diagnose an.

KI kann auch helfen, das Screening zu personalisieren, indem Bildgebung mit Patientendaten kombiniert wird, sodass Algorithmen bestimmen, wer basierend auf individuellen Risikoprofilen häufiger gescannt werden sollte.

KI-unterstützte Lungenkrebserkennung bei CT-Scans

Hautkrebs (Melanom)

Dermoskopische Bildgebung (vergrößerte Hautfotos) ist ein weiteres Gebiet, in dem KI glänzt. Moderne Deep-Learning-Modelle, trainiert mit Zehntausenden von Hautläsionsbildern, können Muttermale mit hoher Genauigkeit als gutartig oder bösartig klassifizieren.

KI-Tools werden sogar in Smartphone-Apps oder Geräte integriert, die ein fotografiertes Muttermal bewerten und dessen Risiko einschätzen, was die Früherkennung in der Primärversorgung erweitern und das Screening weltweit zugänglicher machen könnte.

KI-gestützte Melanom-Erkennung aus dermoskopischen Bildern

Gebärmutterhalskrebs-Screening

KI verbessert das Gebärmutterhalskrebs-Screening durch Analyse digitaler Bilder des Gebärmutterhalses. Beispielsweise nutzt das CerviCARE-System Deep Learning auf „Zervikographie“-Fotos (kolposkopieähnliche Bilder), um präkanzeröse Läsionen zu unterscheiden.

Diese Art von KI arbeitet neben traditionellen Pap-Abstrichen und HPV-Tests, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Das NCI weist auch auf laufende Forschungen zur Automatisierung der Präkanzer-Erkennung im Gebärmutterhals-Screening hin.

KI-verbesserte Gebärmutterhalskrebs-Screening-Technologie

Darmkrebs-Screening

Während der Koloskopie unterstützt KI in Echtzeit. Moderne Systeme analysieren kontinuierlich den Videostream des Koloskops. Wenn die Kamera einen Polypen oder verdächtiges Gewebe erfasst, markiert die KI dies auf dem Bildschirm (oft mit einem farbigen Kästchen und einem akustischen Signal), um die Aufmerksamkeit des Arztes zu lenken.

Mit anderen Worten: KI ist hervorragend darin, viele kleine Läsionen aufzuzeigen, aber ob sie die Erkennung der gefährlichsten Präkanzer verbessert, wird noch geprüft. Dennoch kann ein KI-„zweites Auge“ Ermüdungsfehler reduzieren und die Variabilität zwischen Ärzten verringern. Die FDA hat KI-Systeme (CADe) für die klinische Koloskopie zur Unterstützung bei der Polypenerkennung zugelassen.

Echtzeit-KI-Unterstützung während Koloskopie-Verfahren

KI in Pathologie und anderen Bildgebungen

Der Einsatz von KI geht über die Live-Bildgebung hinaus bis zur Pathologie und spezialisierten Scans. Digitale Pathologie-Präparate (hochauflösende Scans von Gewebeproben) werden von KI-Algorithmen mit bemerkenswerter Präzision ausgewertet.

FDA-zugelassene KI-Anwendungen

• KI-Software zur Hervorhebung von Krebsregionen in Prostatabiopsien
• MRT-Interpretationssysteme für Hirntumore
• Ultraschall-Analysewerkzeuge für Schilddrüsenknoten
• Digitale Pathologie-Analyse über mehrere Krebsarten hinweg

Kurz gesagt, KI wird zu einem vielseitigen Assistenten: von MRT/CT-Scans über Röntgenaufnahmen bis hin zu Mikroskoppräparaten markiert sie Auffälligkeiten, die Aufmerksamkeit erfordern, unterstützt Pathologen bei der Fokussierung auf kritische Bereiche und verbessert die diagnostische Genauigkeit.

KI-Analyse digitaler Pathologie-Präparate zur Krebsdetektion

Vorteile von KI bei der Früherkennung

In allen Anwendungen bietet KI mehrere entscheidende Vorteile für die frühzeitige Krebsentdeckung und verändert die Herangehensweise von Medizinern an Screening und Diagnose:

KI-gestützte Ansätze können die Fähigkeit von Klinikern verbessern, Krebs effizient und präzise zu bewerten. In vielen Studien übertrifft die Kombination von KI und ärztlicher Expertise beide einzeln, ähnlich wie die Beratung eines sachkundigen Kollegen.

— Forscher im Bereich medizinische KI

Umfassende Vorteile von KI bei der frühzeitigen Krebsdiagnose

Herausforderungen und Überlegungen

KI bringt auch Herausforderungen mit sich, die sorgfältig adressiert werden müssen, um eine effektive und gerechte Implementierung in diversen Patientengruppen zu gewährleisten.

Implementierungsherausforderungen

• Krankenhäuser benötigen validierte, FDA-zugelassene Software und umfassende Mitarbeiterschulungen
• Regulatorische und haftungsrechtliche Fragen zur Verantwortung, falls eine KI Krebs übersieht
• Integration in bestehende klinische Abläufe erfordert sorgfältige Planung
• Laufende Studien und Nachmarktbeobachtungen sind für die Validierung der Ergebnisse essenziell

KI ist ein Werkzeug, kein Ersatz. Die Nutzung von KI ist wie „die Meinung eines brillanten Kollegen einzuholen“.

— Radiologen-Perspektive zur KI-Integration

Wesentliche Herausforderungen bei der Implementierung von KI für medizinisches Screening

Zukünftige Entwicklungen

Die Zukunft der KI in der Krebsdiagnostik ist vielversprechend, mit revolutionären Entwicklungen am Horizont, die personalisierte Medizin und Screening-Ansätze transformieren könnten.

Multimodale KI-Integration

Globale Validierungsstudien

Internationale Studien (wie multizentrische Studien in Europa und den USA) sind im Gange, um KI-Tools im großen Maßstab zu validieren. Mit zunehmenden Daten lernt KI aus realen Ergebnissen und verfeinert ihre Genauigkeit kontinuierlich durch:

• Groß angelegte multizentrische Validierungsstudien
• Überwachung der Leistung in der Praxis
• Kontinuierliches Lernen aus klinischen Ergebnissen
• Wirksamkeitsstudien über verschiedene Populationen hinweg

Zukünftige Innovationen in der KI-gestützten Krebsdiagnostik

Fazit

Zusammenfassend hilft KI Ärzten bereits heute, Krebs früher anhand medizinischer Bilder zu erkennen – von Mammographien und CT-Scans bis hin zu Hautfotos und Biopsiepräparaten. Trotz bestehender Herausforderungen deuten Spitzenforschung und regulatorische Zulassungen auf eine Zukunft hin, in der KI ein Standardverbündeter im Krebs-Screening ist.