Medizinische Forscher haben ein neues KI-Modell entwickelt, das möglicherweise einigen Krebspatienten bei der Behandlung helfen könnte.
Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation starben im Jahr 2020 fast 10 Millionen Menschen Im Jahr 2022 wurden schätzungsweise 20 Millionen neue Krebsfälle registriert. Schlimmer noch: Die WHO prognostiziert, dass die Belastung vom Rekordjahr 2022 um 77 % auf über 35 Millionen neue Fälle im Jahr 2050 steigen wird.
Immuntherapie mit KI
So tödlich es auch erscheinen mag, es gibt leider kein „einziges“ Heilmittel gegen Krebs. Die Krankheit kann jedoch durch einige wirksame Behandlungen behandelt werden, insbesondere durch Chemotherapie, eine medikamentöse Behandlung, bei der starke Chemikalien eingesetzt werden, um schnell wachsende Zellen im Körper abzutöten.
Die Immuntherapie ist eine weitere Alternative, die sich bei der Behandlung von Krebs als vielversprechend erwiesen hat. Es nutzt das körpereigene Immunsystem, um Krebszellen zu erkennen und zu bekämpfen. Aber die Behandlung ist nicht ganz perfekt.
Berichten zufolge wirkt es nicht bei jedem Patienten, und etwa 10 bis 15 % der Menschen, die sich der Behandlung unterziehen, entwickeln „erhebliche Toxizitäten“.
Für die Menschen, die sich der Behandlung erfolgreich unterziehen, gilt sie jedoch als „lebensrettend“. Daher beabsichtigen die Forscher, KI zu nutzen, um die Ergebnisse zu maximieren, indem sie vorhersagen, bei wem die Immuntherapie wirken wird und bei wem die Behandlung erhebliche Toxizitäten hervorrufen könnte.
Forscher sagen, das KI-Modell habe ein „sehr gutes Ergebnis“ erzielt
„Das Modell sagt voraus, welche Patienten wahrscheinlich von einer Immuntherapie profitieren werden und welche Patienten möglicherweise nicht“, sagte Jan Wolber, weltweiter Leiter digitaler Produkte im Segment Pharmadiagnostik von GE HealthCare.
Das KI-Modell wird seit fünf Jahren von GE HealthCare und dem Vanderbilt University Medical Center (VUMC) entwickelt. Fox News berichtete am Dienstag tron Gesundheitsakten (EHRs) Tausender Patienten trainiert wird .
Das Modell untersucht Patientendaten wie demografische Informationen, bereits bestehende Diagnosen, Medikamentenanamnese, Lebensgewohnheiten usw., um Muster zu erkennen, wie sie auf eine Immuntherapie reagieren.
Frühe Studien ergaben, dass das KI-Modell eine Genauigkeit von 70 bis 80 % bei der Vorhersage der Reaktionen von Patienten auf Immuntherapien aufweist.
„Obwohl die Modelle nicht perfekt sind, ist das tatsächlich ein sehr gutes Ergebnis“, sagte Wolber. „Wir können diese Modelle mit sehr geringem Mehraufwand umsetzen, da keine zusätzlichen Messungen in der Klinik erforderlich sind.“
