Der auf Deep Learning basierende Algorithmus ist in der Lage, Läsionen in der Bauchspeicheldrüse sichtbar zu machen, die für das menschliche Auge auf kontrastmittelfreien CT-Scans schwer zu erkennen sind. Laut einer kürzlich bei Nature Medicine erschienenen Veröffentlichung erzielte das Modell, das mit mehr als 3.200 Bildsätzen trainiert wurde, eine hohe Leistung bei wichtigen diagnostischen Indikatoren. Es erreichte eine Spezifität von 99,9 Prozent, was bedeutet, dass es nur zu einem falsch positiven Ergebnis unter 1.000 Tests kam. Ferner betrug die Sensitivität 92,9 Prozent. Im Vergleich mit menschlichen Radiologen fiel die Spezifität des Modells um 6,3 Prozent höher aus, die Sensitivität übertraf menschliche Fähigkeiten sogar um 34,1 Prozent.
In Zusammenarbeit mit mehr als zehn weltweit führenden medizinischen Einrichtungen haben Forscher der DAMO Academy die KI-basierte Screening-Methode bei mehr als 20.000 Patienten eingesetzt. Dabei wurden 31 Fälle von pathologischen Veränderungen entdeckt, die zuvor von Ärzten nicht erkannt worden waren. Das Modell wurde bisher über 500.000 Mal in Krankenhäusern und bei medizinischen Untersuchungen in China eingesetzt.
„Die Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs ist mit herkömmlichen Untersuchungen schwierig, was zu einer späten Diagnose und dadurch zu einer schlechten Prognose führt. KI und die kontrastmittelfreie CT-Technologie versprechen ein effektives und kosteneffizientes Werkzeug zur Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu werden und ein flächendeckendes Pankreaskarzinom-Screening zu ermöglichen“, sagte Le Lu, Leiter des medizinischen KI-Teams der Damo Academy von Alibaba und Fellow des IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), eines weltweit tätigen Berufsverbandes von Ingenieuren, Technikern, (Natur-)Wissenschaftlern und angrenzenden Berufen, vornehmlich aus den Bereichen Elektrotechnik und Informationstechnik.
Die Überlebensrate bei Bauchspeicheldrüsenkrebs ist im Vergleich zu anderen Krebsarten niedrig, was zum Teil darauf zurückzuführen ist, dass Bauchspeicheldrüsenkrebs oft erst in einem späten Stadium entdeckt wird, wenn die Behandlung schwierig ist. Weltweit ist Bauchspeiseldrüsenkrebs die siebthäufigste krebsbedingte Todesursache mit einer durchschnittlichen Fünf-Jahres-Überlebensrate von etwa fünf bis zehn Prozent.
In Kombination mit der kontrastmittelfreien CT-Bildgebung kann das KI-basierte Screening Ärzten bei der Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs helfen, einer Krankheit, die aufgrund ihrer oft unspezifischen Symptome eine Herausforderung darstellt. Der Algorithmus kann auch bei groß angelegten Früherkennungsprogrammen eingesetzt werden, so zum Beispiel bei kontrastmittelfreien CT-Untersuchungen im Rahmen von Routineuntersuchungen oder bei Besuchen in der Notaufnahme.
Die Genauigkeit des Algorithmus ist „besser als die einiger anerkannter Früherkennungsmethoden wie des Pap-Tests für Gebärmutterhalskrebs oder der Mammographie für Brustkrebs. Es ist daher naheliegend, diese spezielle Methode in groß angelegte Vorsorgeuntersuchungen zu integrieren. KI-basiertes Screening ist ein vielversprechender Ansatz, der in naher Zukunft klinische Auswirkungen haben könnte“, sagen Jörg Kleeff und Ulrich Ronellenfitsch von der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und dem Universitätsklinikum Halle (Saale). Die Professoren weisen darauf hin, dass weitere Tests erforderlich sind, bevor das Verfahren in die breite Praxis eingeführt werden kann.
Weitere Details finden Sie in diesem Artikel, der von der DAMO Academy in Zusammenarbeit mit führenden medizinischen Institutionen bei Nature Medicine erschienen ist.
