Prostatakrebs: KI ermöglicht frühzeitige Diagnose

Prostatakrebs erkennen ohne unangenehme Untersuchungen?

Zur erfolgreichen Behandlung von Prostatakrebs ist es extrem wichtig, dass die Erkrankung frühzeitig diagnostiziert wird. Künstliche Intelligenz (KI) zusammen mit einer routinemäßigen Computertomographie könnte dazu beitragen, die frühzeitige Diagnose von Prostatakrebs erheblich zu verbessern und so vielen Männern das Leben retten.

Das an der RMIT University in Melbourne entwickelte neue Programm nutzt künstliche Intelligenz (KI) bei der Diagnose von Prostatakrebs mittels Computertomographie (CT). Die Technologie wurde in Zusammenarbeit mit Fachleuten des St. Vincent’s Hospital Melbourne entwickelt und analysiert CT-Scans auf verräterische Anzeichen von Prostatakrebs, die auch mit gut geschultem menschlichen Auge nur sehr schwer zu erkennen sind. Die Ergebnisse der Untersuchung können in dem englischsprachigen Fachblatt „Nature’s Scientific Reports“ nachgelesen werden.

Computertomographie zur Krebsvorsorgeuntersuchung?

Die CT-Bildgebung eignet sich aufgrund der hohen Strahlendosis nicht für regelmäßige Krebsvorsorgeuntersuchungen, aber die KI-Lösung könne auch für einen Krebs-Check eingesetzt werden, wenn Männer ihren Unterleib oder ihr Becken wegen anderer Probleme scannen lassen, erklärt das Team.

Prostatakrebs kann nur schwer auf CT-Scans erkannt werden

Sogenannte CT-Scans seien gut geeignet, um Knochen- und Gelenkprobleme zu erkennen, aber selbst Radiologen und Radiologinnen hätten Schwierigkeiten, Prostatakrebs auf den Bildern zu erkennen, berichtet Studienautor Dr. Ruwan Tennakoon vom RMIT. „Wir haben unsere Software darauf trainiert, zu sehen, was das menschliche Auge nicht sehen kann, mit dem Ziel, Prostatakrebs durch zufällige Entdeckung zu erkennen”, erläutert der Experte.

„Es ist wie das Training eines Spürhundes – wir können der KI beibringen, Dinge zu sehen, die wir mit unseren eigenen Augen nicht sehen können, so wie ein Hund Dinge riechen kann, die menschliche Nasen nicht riechen können“, fügt Dr. Tennakoon in einer Pressemitteilung der RMIT University hinzu.

Für die aktuelle Studie wurden CT-Scans von asymptomatischen Personen, mit und ohne Prostatakrebs analysiert. Das Team trainierte die KI-Software darauf, in einer Vielzahl von Scans nach Krankheitsmerkmalen zu suchen und zu erkennen, wo genau sie zu suchen sind, ohne dass die Bilder manuell zugeschnitten werden müssen.

KI besser als Radiologen

Die KI schnitt dabei besser ab als Radiologen, die die gleichen Bilder betrachteten. Die KI war tatsächlich in der Lage Krebsgeschwüre innerhalb nur weniger Sekunden zu erkennen, so die Forschenden. Darüber hinaus verbesserte sich die KI mit jedem Scan, lernte und passte sich an, um Bilder von verschiedenen Geräten auszulesen und dabei selbst die kleinsten Unregelmäßigkeiten zu erkennen.

Die Studie deute darauf hin, wie KI zum Wohle der Allgemeinheit eingesetzt werden kann und sollte, erläutert Studienautor Professor John Thangarajah von der RMIT University. Der Experte fügt hinzu: „Unser Gesundheitssektor braucht intelligentere Lösungen und KI kann dabei helfen, aber wir kratzen nur an der Oberfläche. Es gibt eine Menge Gutes, das künstliche Intelligenz der Welt bringen kann, was unser Fokus am RMIT ist, und diese Studie ist ein großer Teil davon.”

Es ist wichtig Prostatakrebs frühzeitig zu erkennen

Der Leiter der CT-Abteilung für diagnostische Bildgebung am St. Vincent’s Hospital, Dr. Mark Page, berichtet weiter, dass ein frühes Eingreifen bei Prostatakrebs der Schlüssel zu einer besseren Gesundheit sei. Die Fachleute hoffen mit Hilfe der neuen Technologie Fälle von Prostatakrebs bei Menschen frühzeitig zu identifizieren, welche eigentlich aus anderen Gründen gescannt werden. Beispielsweise könnten Notfälle in Krankenhäusern, an denen ohnehin CT-Scans durchgeführt werden, gleichzeitig auf Prostatakrebs untersucht werden.

Wenn Prostatakrebs früher erkannt wird, können betroffene Personen schneller an Fachleute für Prostatakrebs überwiesen werden, dies könne dann einen signifikanten Unterschied in ihrer Prognose ausmachen, so Dr. Page. Die Technologie könne in der Zukunft im großen Maßstab angewendet und möglicherweise mit einer Vielzahl von diagnostischen Bildgebungsgeräten (MRT- und DEXA) kombiniert werden. Weitere Forschung hierzu stehe allerdings noch aus. (as)