Neues KI-Modell CHIEF könnte Krebsdiagnose revolutionieren
Forscher haben ein neues Modell der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das möglicherweise vielseitiger in der Krebsdiagnose und -bewertung einsetzbar ist als bisherige Deep-Learning-Methoden. Das Modell, genannt Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation (CHIEF), zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung von Krebs und der Vorhersage von Krankheitsverläufen und könnte die Art und Weise, wie Krebserkrankungen diagnostiziert werden, erheblich verändern.
Ein umfassender Ansatz zur Krebsdiagnose
Das CHIEF-Modell wurde von einem Team unter der Leitung von Forschern der Harvard Medical School entwickelt und zielt darauf ab, ein breiter einsetzbares Werkzeug für die Krebsdiagnose zu schaffen. Während viele bestehende Deep-Learning-Modelle speziell für einzelne diagnostische Aufgaben trainiert sind, wurde CHIEF entwickelt, um ein breites Spektrum an Krebsarten und Variationen zu berücksichtigen. „Im Gegensatz zu bestehenden Methoden bietet unser KI-Werkzeug den Klinikern genaue, Echtzeit-Zweitmeinungen zu Krebsdiagnosen, indem es eine Vielzahl von Krebsarten und -variationen in Betracht zieht“, erklärte Kun-Hsing Yu, Assistenzprofessor für biomedizinische Informatik an der Harvard Medical School und Hauptautor der Studie, in einer Mitteilung an Euronews Health.
Wie funktioniert CHIEF?
Das Modell wurde auf mehr als 15 Millionen verschiedene Pathologie-Bilder trainiert, was seine Fähigkeit, auch atypische Krebserkrankungen zu erkennen, erheblich verbessert. Anschließend wurde das Modell mit über 60.000 hochauflösenden Bildern von Gewebeschnitten weiterentwickelt und für spezifische genetische und klinische Vorhersageaufgaben optimiert. Diese umfangreiche Datengrundlage macht CHIEF besonders robust und vielseitig einsetzbar.
Die Forscher testeten das Modell an mehr als 19.400 Bildern aus 24 Krankenhäusern und Patientenkohorten weltweit. Das Modell arbeitet, indem es digitale Gewebeschnitte von Tumoren analysiert und deren molekulares Profil basierend auf den im Bild erkennbaren Merkmalen vorhersagen kann. Es kann auch Merkmale eines Tumors identifizieren, die mit dem möglichen Ansprechen eines Patienten auf eine Behandlung zusammenhängen. Laut den in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichten Ergebnissen erreichte CHIEF eine Genauigkeit von fast 94 Prozent bei der Erkennung von Krebszellen in 11 verschiedenen Krebsarten.
Überlegene Leistung bei verschiedenen Krebsarten
In bestimmten Anwendungen, wie etwa der Identifizierung von Darmkrebszellen oder der Vorhersage genetischer Mutationen, erreichte CHIEF eine Genauigkeit von bis zu 99,43 Prozent. Diese überragende Leistung macht das Modell zu einem potenziell unschätzbaren Werkzeug für Kliniker, die präzisere Diagnosen und Prognosen benötigen. „Unsere KI kann nicht nur Krebs erkennen, sondern auch wichtige molekulare und genetische Informationen liefern, die für die Entscheidung über die beste Behandlung relevant sind“, erklärte Yu.
Bedeutung und potenzielle Anwendung in der Onkologie
Das CHIEF-Modell hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Krebs diagnostiziert wird, grundlegend zu verändern. Durch seine Fähigkeit, eine Vielzahl von Krebsarten zu erkennen und eine breite Palette von diagnostischen Aufgaben zu erfüllen, könnte es Klinikern helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Laut Ajit Goenka, Professor für Radiologie an der Mayo Clinic in den USA, der nicht an der Studie beteiligt war, stellt das neue Modell „einen vielversprechenden Fortschritt“ in der Anwendung von KI in der Onkologie dar. „Es könnte die vorläufigen diagnostischen Bewertungen rationalisieren und Pathologen ein Werkzeug bieten, das Gewebeschnitte analysiert und kritische Bereiche für eine weitere Untersuchung hervorhebt“, sagte Goenka.
Herausforderungen und notwendige Validierungen
Trotz der vielversprechenden Ergebnisse muss CHIEF noch eine Reihe von Hürden überwinden, bevor es in der klinischen Praxis eingesetzt werden kann. Ein wesentlicher Schritt ist die regulatorische Zulassung, die eine umfassende Validierung des Modells in realen klinischen Umgebungen erfordert. Yu betonte, dass sie eine prospektive klinische Studie starten, um das CHIEF-Modell in echten klinischen Szenarien zu testen und seine Leistungsfähigkeit zu überprüfen. Diese Studie soll zeigen, ob das Modell in verschiedenen klinischen Kontexten und bei unterschiedlichen Patientengruppen zuverlässig funktioniert.
Goenka hob hervor, dass die Validierung des Modells in einer breiten Palette von klinischen Situationen, einschließlich verschiedener Patientendemografien und klinischer Bedingungen, entscheidend sei. „Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Leistung des Modells nicht nur theoretisch überlegen ist, sondern auch in der Praxis zuverlässig funktioniert“, sagte er. Zudem sei es notwendig, mögliche Verzerrungen, die durch das Training an großen, möglicherweise nicht repräsentativen Datensätzen entstehen könnten, zu berücksichtigen.
Zukünftige Entwicklungen und Ausweitung auf seltene Krebsarten
Neben der Validierung in klinischen Umgebungen arbeitet das Forschungsteam auch daran, die Fähigkeiten des Modells auf seltene Krebsarten zu erweitern. „Wir möchten sicherstellen, dass CHIEF nicht nur bei den häufigsten Krebsarten, sondern auch bei seltenen und schwer zu diagnostizierenden Tumoren präzise Ergebnisse liefert“, erklärte Yu. Diese Erweiterung könnte CHIEF zu einem noch wertvolleren Werkzeug in der Onkologie machen, insbesondere bei der Diagnosestellung in komplexen Fällen, die sonst schwer zu bewerten sind.
Fazit: ein vielversprechender Schritt für die Krebsdiagnose
Das CHIEF-Modell repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt in der Anwendung von KI für die Krebsdiagnose. Durch seine Fähigkeit, präzise Diagnosen und Vorhersagen über eine Vielzahl von Krebsarten hinweg zu treffen, könnte es Klinikern helfen, die Behandlung von Krebspatienten erheblich zu verbessern. Mit weiterer Validierung und möglichen regulatorischen Zulassungen hat CHIEF das Potenzial, ein wichtiges Werkzeug in der klinischen Praxis zu werden und die Zukunft der Onkologie nachhaltig zu beeinflussen.
Informationsquelle: who . int
