– Veröffentlicht in NaturmedizinIn einer neuen Studie unter der Leitung von Forschern der Harvard Medical School und der Universität Kopenhagen wird ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Tool beschrieben, das darauf abzielt, die Erkennung und Behandlung von Bauchspeicheldrüsenkrebs durch eine frühzeitige Vorhersage bis zu drei Jahre vor der Diagnose zu verbessern.
Schätzungen der American Cancer Society zufolge werden im Jahr 2023 etwa 64.050 Menschen die Diagnose Bauchspeicheldrüsenkrebs erhalten, wobei etwa 50.550 an dieser Erkrankung sterben werden.
Untersuchungen des National Center for Biotechnology Information ergaben auch, dass eine Zunahme der Prävalenz dieser Erkrankung erwartet wird.
Traditionell werden bei der Untersuchung von Patienten auf Bauchspeicheldrüsenkrebs nur diejenigen untersucht, bei denen aufgrund der genetischen Veranlagung der Verdacht auf die Entwicklung der Erkrankung besteht. Ressourcen, die bevölkerungsbasierte Screenings durchführen, müssen noch entstehen.
Das Wachstum der KI-Fähigkeiten zeigt jedoch das Potenzial, medizinische Erkrankungen schneller zu diagnostizieren und zu behandeln.
„Eine der wichtigsten Entscheidungen, mit denen Ärzte täglich konfrontiert werden, ist, wer einem hohen Risiko für eine Krankheit ausgesetzt ist und wer von weiteren Tests profitieren würde, was auch invasivere und teurere Verfahren bedeuten kann, die ihre eigenen Risiken bergen“, sagte Studienkoordinator -leitender Forscher Chris Sander, PhD, Fakultätsmitglied in der Abteilung für Systembiologie am Blavatnik-Institut der Harvard Medical School, in einer Pressemitteilung.
„Ein KI-Tool, das sich auf diejenigen mit dem höchsten Risiko für Bauchspeicheldrüsenkrebs konzentrieren kann, die am meisten von weiteren Tests profitieren könnten, könnte einen großen Beitrag zur Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung leisten“, fuhr er fort.
Sander wies auch darauf hin, dass Verbesserungen, die zu einer schnelleren Erkennung führen, zu einer früheren Behandlung führen könnten. Da die Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs häufig gestellt wird, nachdem die besten Aussichten auf einen Behandlungserfolg verstrichen sind, könnte das KI-Tool für Bauchspeicheldrüsenkrebspatienten und ihre Familien einen erheblichen Mehrwert bieten.
Das Tool nutzt einen KI-Algorithmus, der auf zwei Datensätzen mit 9 Millionen Patientenakten trainiert wurde. Die Forscher wiesen das KI-Tool an, anhand von Patientendaten Hinweise auf die Erkrankung zu ermitteln.
Von dort aus war das Modell in der Lage, die Patienten mit dem höchsten Risiko für die Entwicklung von Bauchspeicheldrüsenkrebs vorherzusagen. Verschiedene Versionen der KI-Modelle identifizierten außerdem Menschen mit einem hohen Risiko, sechs Monate, ein Jahr, zwei Jahre und drei Jahre vor der Diagnose an der Krankheit zu erkranken.
Die Forscher stellten außerdem fest, dass der KI-Trainingsprozess es ihnen ermöglichte, zu erkennen, wie sich die Muster anderer Krankheiten auf das Risiko für Bauchspeicheldrüsenkrebs auswirken. Beispielsweise waren Gallensteine und Typ-2-Diabetes häufig mit einem höheren Risiko für Bauchspeicheldrüsenkrebs innerhalb von drei Jahren verbunden.
Die Forscher warnten jedoch davor, dass es keine eindeutigen Beweise für einen direkten Zusammenhang zwischen diesen Erkrankungen und Bauchspeicheldrüsenkrebs gebe. Vielmehr dienen sie als Indikatoren, die es Ärzten ermöglichen, einen Eindruck davon zu gewinnen, wer möglicherweise gefährdet ist.
Darüber hinaus stellten die Forscher fest, dass die Nutzung eines KI-Algorithmus zur Vorhersage von Bauchspeicheldrüsenkrebs den herkömmlichen Prozess verbessert, da dadurch der Kreis der untersuchten Personen erweitert wird und nur noch diejenigen mit einer bekannten Familiengeschichte der Krankheit vorhanden sind.
Im Zuge des Aufkommens der auf das Gesundheitswesen ausgerichteten KI zielen verschiedene Forschungsbemühungen darauf ab, sie zur Vorhersage und Behandlung verschiedener Erkrankungen zu nutzen.
Im November 2022 erhielten Forscher der University of California Davis finanzielle Unterstützung vom National Cancer Institute (NCI), um KI-Projekte zur Verbesserung der Brustkrebsvorsorge zu unterstützen.
Die Finanzierung ermöglicht es Forschern, drei Projekte durchzuführen, die mithilfe von KI vorhersagen, bei welchen Patientinnen ein Brustkrebsrisiko besteht, vor allem bei solchen, die noch nie an Brustkrebs erkrankt sind. Sie zielen auch darauf ab, Faktoren zu ermitteln, die zu Screening-Ungleichheiten beitragen, und ein Tool zur Identifizierung von Patienten zu entwickeln, bei denen das Risiko eines Versagens bei der Überwachung von Krebsrezidiven besteht.
