{"id":11918,"date":"2025-01-31T10:47:01","date_gmt":"2025-01-31T10:47:01","guid":{"rendered":"https:\/\/oberarzt-heute.de\/?p=11918"},"modified":"2025-01-31T10:47:20","modified_gmt":"2025-01-31T10:47:20","slug":"ki-verbessert-personalisierte-krebsbehandlung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/oberarzt-heute.de\/?p=11918","title":{"rendered":"KI verbessert personalisierte Krebsbehandlung"},"content":{"rendered":"

Personalisierte Medizin zielt darauf ab, die Behandlungen auf einzelne Patientinnen und Patienten ma\u00dfzuschneidern. Bisher geschieht das anhand einer geringen Anzahl an Parametern, mit denen der Krankheitsverlauf vorhergesagt werden soll. Um aber die komplexen Zusammenh\u00e4nge bei Krankheiten wie Krebs zu verstehen, reichen diese wenigen Werte oft nicht aus. Ein Forschungsteam der Medizinischen Fakult\u00e4t der Universit\u00e4t Duisburg-Essen (UDE), der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen (LMU) und des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) an der Technischen Universit\u00e4t Berlin hat durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) f\u00fcr dieses Problem nun einen neuen L\u00f6sungsansatz entwickelt.<\/strong><\/p>\n

Basierend auf der Smart Hospital-Infrastruktur des Universit\u00e4tsklinikums Essen f\u00fchrten die Forschenden Daten aus verschiedenen Quellen \u2013 medizinische Vorgeschichte, Laborwerte, Bildgebung und genetische Analysen \u2013 zusammen, um die klinische Entscheidungsfindung zu erleichtern. \u201eObwohl in der modernen Medizin riesige Mengen an klinischen Daten verf\u00fcgbar sind, bleibt das Versprechen einer wirklich personalisierten Medizin oft noch unerf\u00fcllt\u201c, so Professor Jens Kleesiek vom Institut f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz in der Medizin am Universit\u00e4tsklinikum Essen und dem Cancer Research Center Cologne Essen (CCCE).<\/p>\n

In der onkologisch-klinischen Praxis werden bislang eher starre Bewertungssysteme wie die Einteilung in Tumorstadien verwendet, die individuelle Unterschiede wie Geschlecht, Ern\u00e4hrungszustand oder Begleiterkrankungen kaum ber\u00fccksichtigen. \u201eMithilfe moderner KI-Technologien, insbesondere erkl\u00e4rbarer K\u00fcnstlicher Intelligenz, kurz XAI, k\u00f6nnen diese komplexen Beziehungen entschl\u00fcsselt und die Krebsmedizin deutlich st\u00e4rker personalisiert werden\u201c, so Professor Frederick Klauschen, Direktor des Pathologischen Instituts der LMU und Forschungsgruppenleiter am BIFOLD, wo dieser Ansatz gemeinsam mit BIFOLD Co-Direktor Professor Klaus-Robert M\u00fcller entwickelt wurde.<\/p>\n

F\u00fcr die k\u00fcrzlich in Nature Cancer ver\u00f6ffentlichte Studie trainierten die Forschenden die KI mit Daten von \u00fcber 15.000 Patientinnen und Patienten mit insgesamt 38 verschiedenen soliden Tumorerkrankungen. Dabei wurde das Zusammenspiel von 350 Parametern untersucht, darunter klinische Daten, Laborwerte, Daten aus bildgebenden Verfahren und genetische Tumorprofile. \u201eWir haben Schl\u00fcsselfaktoren identifiziert, die einen Gro\u00dfteil der Entscheidungsprozesse des neuronalen Netzwerks ausmachten, sowie eine Vielzahl prognostisch relevanter Wechselwirkungen zwischen den Parametern\u201c, erkl\u00e4rt Dr. Julius Keyl, Clinician Scientist am Institut f\u00fcr KI in der Medizin (IKIM).<\/p>\n

Ein neues KI-Tool entschl\u00fcsselt komplexe Wechselwirkungen<\/h5>\n

Das KI-Modell wurde dann erfolgreich anhand der Daten von \u00fcber 3.000 Lungenkrebspatientinnen und -patienten \u00fcberpr\u00fcft, um die gefundenen Wechselwirkungen zu validieren. Die KI kombiniert die Daten miteinander und ermittelt daraus eine Gesamtprognose f\u00fcr jeden Erkrankten. Als erkl\u00e4rbare KI macht das Modell seine Entscheidungsfindung f\u00fcr das behandelnde Personal nachvollziehbar, denn es zeigt, wie jeder einzelne Parameter zu dieser Prognose beigetragen hat.<\/p>\n

\u201eUnsere Ergebnisse zeigen das Potenzial von K\u00fcnstlicher Intelligenz, klinische Messwerte nicht einzeln, sondern im Zusammenhang zu betrachten, neu zu bewerten und so eine personalisierte, datengetriebene Krebstherapie zu erm\u00f6glichen\u201c, so Dr. Philipp Keyl von der LMU. Die KI-Methode k\u00f6nnte zuk\u00fcnftig auch in Notf\u00e4llen angewendet werden, bei denen es lebenswichtig ist, diagnostische Parameter m\u00f6glichst schnell in ihrer Gesamtlage beurteilen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die Forschenden hoffen au\u00dferdem, auf diese Weise auch komplexe, krebs\u00fcbergreifende Zusammenh\u00e4nge zu entschl\u00fcsseln, die mit herk\u00f6mmlichen statistischen Methoden bisher unentdeckt geblieben sind. \u201eIm Nationalen Centrum f\u00fcr Tumorerkrankungen (NCT) in Verbindung mit weiteren onkologischen Netzwerken, wie dem Bayerischen Zentrum f\u00fcr Krebsforschung (BZKF) haben wir die idealen Voraussetzungen, um nun den n\u00e4chsten Schritt zu gehen: Den Nachweis eines echten Patientennutzens unserer Technologie im Rahmen klinischer Studien zu erbringen\u201c erg\u00e4nzt Professor Martin Schuler, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Direktor des Standorts NCT West und Leiter der Medizinischen Onkologie am Universit\u00e4tsklinikum Essen.<\/p>\n

Keyl, J., Keyl, P., Montavon, G. et al.: Decoding pan-cancer treatment outcomes using multimodal real-world data and explainable artificial intelligence. Nature Cancer 2025<\/em>
\nhttps:\/\/www.nature.com\/articles\/s43018-024-00891-1<\/a><\/em><\/p>\n

Gemeinsame Pressemitteilung der Universit\u00e4t Duisburg-Essen, der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen, des BIFOLD und der Technischen Universit\u00e4t BerlinPressemitteilung,\u00a0 Nr. 19 | kj | 30.1.2025<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Personalisierte Medizin zielt darauf ab, die Behandlungen auf einzelne Patientinnen und Patienten ma\u00dfzuschneidern. Bisher geschieht das anhand einer geringen Anzahl an Parametern, mit denen der Krankheitsverlauf vorhergesagt werden soll. 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