Der unsichtbare Killer verliert seine Verstecke.
Bauchspeicheldrüsenkrebs gehört seit Langem zu den schwierigsten Herausforderungen der Medizin und bleibt im Körper oft unentdeckt, bis er bereits weit fortgeschritten ist. Neue Forschungsergebnisse legen jedoch nahe, dass KI diesen Zeitablauf verändern und Warnzeichen Jahre früher erkennen könnte, als Ärzte dazu in der Lage sind.
Eine von Forschenden der Mayo Clinic geleitete Studie hat gezeigt, dass ein KI-System frühe Anzeichen von Bauchspeicheldrüsenkrebs erkennen kann – auf routinemäßigen CT-Scans bis zu etwa drei Jahre, bevor eine formelle Diagnose gestellt wird.
Das als REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model) bekannte System wurde darauf trainiert, äußerst subtile Veränderungen der Bauchspeicheldrüse zu erkennen, die bei einer standardmäßigen radiologischen Befundung unsichtbar bleiben. Diese Scans werden oft aus anderen Gründen angefertigt, etwa wegen Bauchschmerzen, und zum jeweiligen Zeitpunkt meist als unauffällig eingestuft.
Die Forschenden untersuchten fast 2.000 CT-Scans, darunter Hunderte von Patientinnen und Patienten, bei denen später Bauchspeicheldrüsenkrebs bestätigt wurde. Viele dieser früheren Scans zeigten keine Anzeichen einer Erkrankung.
Laut einer in Gut veröffentlichten Studie identifizierte die KI im Durchschnitt etwa 73 % dieser Fälle vor der Diagnose – ungefähr 16 Monate vor der Diagnosestellung. Zum Vergleich: Radiologinnen und Radiologen, die dieselben Scans ohne KI-Unterstützung auswerteten, erkannten deutlich weniger Fälle in einem frühen Stadium.
Stärkere Leistung Jahre vor der Diagnose
Der Vorteil des KI-Systems wurde bei früher angefertigten Scans noch deutlicher. Bei Aufnahmen, die mehr als zwei Jahre vor der Diagnose erstellt worden waren, erkannte das System deutlich mehr Fälle als menschliche Experten, die dieselben Daten auswerteten.
Berichten zufolge schnitt das Modell in einigen Vergleichen bei der Erkennung früher Warnzeichen nahezu doppelt so gut ab wie Radiologinnen und Radiologen. Das unterstreicht, wie schwierig diese Veränderungen im Frühstadium ohne computergestützte Unterstützung zu erkennen sind. Das System analysiert radiomische Merkmale – winzige Muster in der Gewebestruktur und -beschaffenheit, die lange vor der Sichtbarkeit eines Tumors auf frühe biologische Veränderungen hindeuten können.
Warum das für die Überlebenschancen wichtig ist
Bauchspeicheldrüsenkrebs wird oft spät diagnostiziert, weil er im Frühstadium nur selten Symptome verursacht. Daher wird die Erkrankung bei den meisten Patientinnen und Patienten erst festgestellt, nachdem sie sich ausgebreitet hat und die Behandlungsmöglichkeiten begrenzt sind. Daten von Gesundheitsbehörden zeigen, dass die Überlebensraten im Vergleich zu vielen anderen Krebsarten weiterhin sehr niedrig sind – vor allem wegen der späten Erkennung.
Die an der Studie beteiligten Forschenden sagen, dass eine Vorverlegung der Diagnose die Behandlungsergebnisse deutlich verändern könnte. Ein zentrales Argument der Studie lautet, dass eine Verlagerung weiterer Fälle in frühere, lokal begrenzte Stadien die Überlebensraten verbessern könnte. Anders als experimentelle Modelle, die auf stark kontrollierten Daten beruhen, wurde REDMOD mit Scans aus mehreren Krankenhäusern und von unterschiedlichen Bildgebungssystemen getestet. Dadurch sollten die Bedingungen in der klinischen Praxis besser abgebildet werden.
Die KI ist außerdem darauf ausgelegt, automatisch auf routinemäßigen CT-Scans zu laufen, ohne zusätzliche Schritte oder besondere Vorbereitung. Nach Aussage der Forschenden macht sie das für den Einsatz in alltäglichen Abläufen im Krankenhaus realistischer, insbesondere bei Patientinnen und Patienten, bei denen bereits ein erhöhtes Risiko angenommen wird.
Auf dem Weg zur klinischen Erprobung
Der nächste Schritt ist die Erprobung unter realen Bedingungen. Das Team der Mayo Clinic treibt derzeit eine prospektive Studie namens AI-PACED voran. Sie soll untersuchen, wie sich das System im klinischen Umfeld bewährt und wie es im Laufe der Zeit Entscheidungen über die Patientenversorgung beeinflusst. Die Forschungsinitiative ist Teil einer größeren Anstrengung der Mayo Clinic, KI zur frühzeitigen Vorhersage und Prävention von Krankheiten einzusetzen, bevor Symptome auftreten.
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