Künstliche Intelligenz - Die Art und Weise, wie wir Krebs diagnostizieren, verändern

Krebs ist die tödliche Krankheit für alle, egal um welche Art von Bösartigkeit es sich handelt. Allein im Jahr 2018 sind weltweit 9,6 Millionen Menschen an Krebs gestorben.

Alle Ärzte und Forscher sind sich einig, dass eine Krebsfrüherkennung die Überlebenschancen der Patienten enorm erhöht. Leider werden die meisten Krebspatienten in den späteren Stadien der Krankheit diagnostiziert. Leider spielen künstliche Intelligenz und Deep Learning eine wichtige Rolle bei der Lösung dieses Problems.

Künstliche Intelligenz und Deep Learning sind schon lange da und beeinflussen unser tägliches Leben, indem sie die Art und Weise verändern, wie wir leben, lernen und verdienen. Jetzt zeigen Ärzte großes Interesse daran, KI für die Diagnose, das Management und bessere Therapieoptionen für verschiedene Krankheiten, insbesondere Krebs, einzusetzen. Mit jedem Tag boomt die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung.

Künstliche Intelligenz als Diagnosetool

Dank technologischer Fortschritte in Bereichen wie Genetik und Bildgebung wird Krebs heute mit größerer Wahrscheinlichkeit in einem früheren Stadium erkannt als noch vor Jahrzehnten.

Die Genauigkeit der medizinischen Bildgebungsdiagnose ist jedoch immer noch gering, da die Fachleute bei Röntgenaufnahmen des Brustkorbs und Mammographien 20 bis 30 Prozent falsch negative Ergebnisse feststellen. KI kann dies verhindern, und die Tatsache, dass das Gesundheitswesen reich an Daten ist, ist ein zusätzlicher Vorteil. Je mehr Daten für sie sichtbar sind, desto wahrscheinlicher können sie die darin verborgenen Muster aufdecken, die zur Durchführung von Diagnosen verwendet werden können.

Im Laufe der Zeit wurden viele maschinelle Lernalgorithmen eingeführt, aber traditionelle Formen wie die logistische Regression haben sich in der klinischen Onkologieforschung als am nützlichsten erwiesen. „Früherkennung“ ist eine der größten Herausforderungen, die wir bei der Behandlung von Krebs zuerst angehen wollen. Es wird angenommen, dass mehr als 80 % der Fälle von Brust-, Eierstock-, Prostata- und Lungenkrebs vermeidbar sind, wenn sie früh erkannt werden.

Wie KI funktioniert?

Die neuronalen Netze sind die einfachste Form der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen ist der Zweig der KI, der sich darauf konzentriert, Maschinen zu trainieren, sich wiederholende Aufgaben besser zu erledigen. Durch Algorithmen, die Systeme anleiten können, zu entscheiden, wo sie richtig und wann sie falsch liegen, könnte das System in kurzer Zeit die Ausbreitungsrate von Daten lernen. Die analytische Dauerhaftigkeit der Technik und die Verwendung komplexer Algorithmen können Muster und Verhaltensweisen identifizieren. Die KI-Technologie ist jetzt in der Lage, menschenähnliche Visionen und Feststellungen zu bieten, die erforderlich sind, um sich im Gesundheitssektor hervorzuheben.

KI in der Krebsdiagnose

Die Erkennung von Krebs könnte noch die große und komplexe Herausforderung der KI sein. Typische Standardverfahren wie Screening, radiologische Bildgebung können Fehler machen oder falsch negative Ergebnisse liefern. KI wird nicht nur die Genauigkeit der Bilderkennung verbessern, sondern könnte auch die Lücke zwischen Krebsvorsorge und Genomik schließen. Das New York Genome Center ist auf eine einzigartige Software zum Screening von Patienten angewiesen - Watson, ein von IBM entwickeltes System für künstliche Intelligenz.

Sophia Genetics in der Schweiz nutzt künstliche Intelligenz, um Ärzten dabei zu helfen, Genmutationen hinter Krebs zu lokalisieren. Nach Angaben des Unternehmens wird es derzeit in über 80 Ländern von mehr als 970 Krankenhäusern eingesetzt und kostet durchschnittlich 50 bis 200 US-Dollar pro genetischer Untersuchung.

Freenome für die Krebsfrüherkennung, eine weitere Deep-Tech-Innovation, hat bekannte VCs wie Google Verily beeindruckt. Kürzlich hat ein in den USA ansässiges Unternehmen eine strategische Zusammenarbeit mit dem Institut Curie erklärt, um seine KI-Genomikplattform zu messen, um vorherzusagen, wie Patienten auf immunonkologische Therapien ansprechen, indem es Veränderungen von Biomarkern im Blutkreislauf im Auge behält.

Elastographie und KI

Die Ultraschall-Elastographie ist eine fast neue diagnostische Technik, die die Steifheit des Brustgewebes analysiert. Dies bewirkt, dass das Gewebe in Schwingung versetzt wird, wodurch eine Welle erzeugt wird. Diese Welle führt zu einer Übertreibung in den Ultraschallscans und hebt den Bereich der Brust hervor, in dem sich die Eigenschaften unterscheiden. Dies ist nützlich, um festzustellen, ob eine Läsion krebsartig oder gutartig ist. Da Krebs verschiedene Arten von Veränderungen im Gewebe verursacht, kann das Vorhandensein von Krebs zu einer Anpassung seiner physikalischen Eigenschaften führen, beispielsweise zu einer Veränderung der Porosität. Die Rolle der künstlichen Intelligenz besteht darin, festzustellen, ob ein bestimmtes Gewebe krebsartig ist oder nicht?

Wie hilft KI?

Eine der wesentlichen Fähigkeiten der KI ist die Verarbeitung umfangreicher und komplexer Informationen in kurzer Zeit. Mit dem richtigen Unterricht ist die KI in der Lage, einen menschlichen Geist nachzuahmen, und während sie sich kontinuierlich weiterentwickelt, kann die KI genauer sehen, was das bloße menschliche Auge nicht kann, aber mit noch größerer Effizienz.

Typischerweise ist die Verwendung eines solchen Ansatzes für Patienten weniger invasiv und traumatisch und kann auch den Diagnoseprozess beschleunigen, wodurch sichergestellt wird, dass die Behandlung früher beginnt.

Es ist nichts Neues zu sagen, dass die Industrie einen langen Weg vor sich hat und die KI ihre Vertrauensprobleme überwinden und sich gegenüber Patienten und Ärzten beweisen muss. Meiner Meinung nach ist der eingebaute Mangel an Vertrauen das größte Hindernis für eine vollständige Akzeptanz. KI allein sollte nicht als Lösung für die Diagnose und Behandlung eines Patienten in einer völlig ungeführten Umgebung erwartet werden. Zu Recht ist es eine intelligente Lösung und hilfreiche Unterstützung für Ärzte, die eine ganzheitliche Sicht auf die Situation und Krankengeschichte des Patienten haben.

Es ist ein gutes Beispiel dafür, wie Technologie und Menschen synchron und nicht gegeneinander arbeiten können. KI als das, was in der Lage ist zu tun: Das wird in Bereichen helfen, in denen menschliche Fähigkeiten begrenzt bleiben.

Was ich über die Zukunft denke und wie ich mir wünsche, wie die Krebsdiagnose aussehen wird, ich würde gerne zusehen, wie KI eingerichtet wird, um Diagnosen und Methoden, sogar die Genesung, zu beschleunigen. Aber im Allgemeinen würde ich gerne sehen, wie die Technologie leichter verfügbar wird und eingesetzt wird, um die Überlebensraten zu erhöhen, Behandlungen zu verbessern und Nebenwirkungen zu minimieren.