Künstliche Intelligenz kann nun vorhersagen, wer von dieser lebensrettenden Krebsbehandlung profitieren wird

Medizinische Forscher haben ein neues KI-Modell entwickelt, das möglicherweise einigen Krebspatienten bei der Behandlung helfen könnte. 

Laut Weltgesundheitsorganisation (WHO) starben im Jahr 2020 fast 10 Millionen Menschen an Krebs. Schätzungsweise 20 Millionen neue Krebsfälle wurden im Jahr 2022 registriert. Noch besorgniserregender ist, dass die WHO prognostiziert, dass die Zahl der Krebserkrankungen bis 2050 um 77 % gegenüber dem Rekordwert von 2022 auf über 35 Millionen neue Fälle ansteigen wird

Immuntherapie mit KI

So tödlich Krebs auch erscheinen mag, es gibt leider kein Allheilmittel. Die Krankheit lässt sich jedoch durch wirksame Behandlungen, insbesondere die Chemotherapie, gut behandeln. Dabei handelt es sich um eine medikamentöse Therapie, bei der starke Chemikalien eingesetzt werden, um schnell wachsende Zellen im Körper abzutöten.

Die Immuntherapie ist eine weitere vielversprechende Alternative in der Krebsbehandlung. Sie nutzt das körpereigene Immunsystem, um Krebszellen zu erkennen und zu bekämpfen. Allerdings ist diese Behandlungsmethode noch nicht perfekt. 

Berichten zufolge wirkt die Therapie nicht bei jedem Patienten, und bei etwa 10 bis 15 % der Behandelten treten „erhebliche toxische Nebenwirkungen“ auf

Die Behandlung gilt jedoch als lebensrettend für diejenigen, die sie erfolgreich durchlaufen. Daher beabsichtigen die Forscher, mithilfe von KI die Ergebnisse zu optimieren, indem sie vorhersagen, bei wem die Immuntherapie anschlagen wird und bei wem erhebliche Nebenwirkungen auftreten könnten. 

Forscher sagen, das KI-Modell habe ein „sehr gutes Ergebnis“ erzielt

„Das Modell sagt voraus, welche Patienten voraussichtlich von einer Immuntherapie profitieren werden und welche Patienten möglicherweise nicht“, sagte Jan Wolber, globaler Leiter digitaler Produkte im Segment pharmazeutische Diagnostik von GE HealthCare. 

Das KI-Modell wird seit fünf Jahren von GE HealthCare und dem Vanderbilt University Medical Center (VUMC) entwickelt. Es wird anhand von Tausenden von elektronischen PatientenaktentronEHRs) trainiert, berichtete Fox News am Dienstag. 

Das Modell analysiert Patientendaten wie demografische Informationen, Vorerkrankungen, Medikamentenanamnese, Lebensgewohnheiten usw., um Muster in der Reaktion der Patienten auf die Immuntherapie zu erkennen. 

Erste Studien ergaben, dass das KI-Modell eine Genauigkeit von 70 bis 80 % bei der Vorhersage der Reaktionen von Patienten auf Immuntherapien aufweist. 

„Die Modelle sind zwar nicht perfekt, aber das ist tatsächlich ein sehr gutes Ergebnis“, sagte Wolber. „Wir können diese Modelle mit sehr geringem Mehraufwand implementieren, da in der Klinik keine zusätzlichen Messungen erforderlich sind.“