Innovative KI-Lösung für die Lungenkrebserkennung: iSeg revolutioniert Tumordetektion

Durchbruch bei der KI-gestützten Lungenkrebserkennung

Ein Forscherteam von Northwestern Medicine hat ein wegweisendes KI-gestütztes Medizin-Tool entwickelt: iSeg. Dieses System wurde gezielt dafür konzipiert, Lungentumoren auf CT-Scans mit beeindruckender Präzision zu erkennen. Besonders hervorzuheben ist, dass iSeg in der Lage ist, bislang verborgene Tumorbereiche zu identifizieren, die selbst erfahrenen Radiologen gelegentlich entgehen. Diese Fähigkeit könnte die Diagnostik und die Planung der Krebsbehandlung grundlegend verändern.

Warum präzise Tumorsegmentierung in der Krebsbehandlung entscheidend ist

Gerade bei der Strahlentherapie – einem zentralen Element der Krebstherapie für fast die Hälfte aller Krebspatienten in den USA – ist die genaue Bestimmung von Größe und Lage eines Tumors unerlässlich. Diese sogenannte Tumorsegmentierung stellt sicher, dass eine hohe Strahlendosis gezielt auf Krebszellen abgegeben und gleichzeitig gesundes Gewebe geschont wird. Traditionell erfolgte diese Aufgabe manuell durch medizinisches Fachpersonal – ein zeitaufwändiger Prozess, der von Person zu Person variieren kann und dazu führt, dass kritische Tumorareale mitunter übersehen werden.

iSeg als Innovation: Fortschrittliche KI mit 3D-Deep-Learning

Anders als herkömmliche KI-Tools, die nur statische medizinische Bilder auswerten, ist iSeg das erste System seiner Art, das fortschrittliche 3D-Deep-Learning-Algorithmen integriert. Diese überwachen Lungentumoren in Bewegung und passen sich dem Atemrhythmus der Patientinnen und Patienten an. Diese dynamische Analyse ist besonders für eine präzise Tumordiagnose und die exakte Bestrahlungsplanung bedeutsam, da sich Tumoren durch die Atmung verschieben können.

Dr. Mohammed Abazeed, Vorsitzender und Professor für Radioonkologie an der Northwestern University, betont das Potenzial von iSeg: „Wir sind entscheidende Schritte näher, Krebspatienten präzisere Behandlungsoptionen zu ermöglichen, als es vor zehn Jahren denkbar war. Unser Ziel ist es, Ärztinnen und Ärzten leistungsfähigere Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, um eine individuelle und effektivere Krebstherapie zu ermöglichen.“

Training und Validierung: KI erfüllt und übertrifft Expertenstandard

Zur Sicherstellung der Zuverlässigkeit wurde das iSeg-System mit annotierten CT-Scans von mehreren hundert Krebspatienten trainiert, die jeweils von medizinischen Spezialisten sorgfältig segmentiert wurden. Nach umfangreichem Training wurde iSeg auf zuvor unbekannte Patientenscans getestet. Die Ergebnisse sprechen für sich: Das System konnte nicht nur mit erfahrenen Klinikern auf Augenhöhe Tumorregionen abgrenzen, sondern erkannte darüber hinaus zusätzliche Tumorareale, die von Ärzten übersehen wurden. Die Forscher unterstreichen die klinische Bedeutung dieses Fortschritts, da unbehandelte Tumorbereiche den Behandlungserfolg beeinträchtigen können.

Studienleiter und Erstautor Susngik Sarkar erklärt: „Die Automatisierung und Standardisierung der Tumorsegmentierung durch Künstliche Intelligenz kann Verzögerungen minimieren, eine gleichberechtigte Versorgung in Krankenhäusern fördern und Bereiche aufdecken, die in der klinischen Praxis bislang übersehen wurden. Das trägt maßgeblich zur Verbesserung der Behandlungsqualität und klinischer Ergebnisse bei.“

Wesentliche Eigenschaften und Vorteile von iSeg

• Echtes 3D-Deep-Learning in Echtzeit: Überwacht Tumorbewegungen während der Atmung für eine hochpräzise Zielerfassung.
• Herausragende Genauigkeit: Erkennt versteckte oder schwierige Tumorbereiche, die bei manuellen Überprüfungen übersehen werden.
• Hohe Skalierbarkeit: Entwickelt, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Unterschiede in der Tumorsegmentierung zwischen verschiedenen Kliniken zu minimieren.
• Anpassungsfähiges Feedback: In Planung ist die Möglichkeit, Nutzerfeedback einzubinden und den KI-Ausgabestatus unter Realbedingungen weiterzuentwickeln.
• Vielfältige Erweiterbarkeit: Das Entwicklerteam arbeitet an der Anpassung von iSeg für weitere Krebsarten wie Leber-, Gehirn- und Prostatakrebs sowie an der Integration mit weiteren Bildgebungsverfahren wie MRT und PET.

Marktrelevanz und zukünftige Anwendungen

Mit dem zunehmenden Einfluss von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung und der Präzisionsonkologie steht iSeg an der Spitze der Innovation im digitalen Gesundheitswesen. Insbesondere die Fähigkeit, schwer erkennbare oder subtile Tumorbereiche zu detektieren, eröffnet neue Möglichkeiten für eine gerechte und wirkungsvolle Krebstherapie in verschiedenen Gesundheitssystemen.

Derzeit validiert das Forschungsteam iSeg im klinischen Alltag und vergleicht die KI-Ergebnisse direkt mit denen praktizierender Ärzte. Das langfristige Ziel ist es, die Technologie für verschiedenste Tumorarten und Bildgebungsmethoden weiterzuentwickeln und kontinuierlich durch Anwender-Feedback zu optimieren.

Veröffentlichung und Anerkennung

Die vollständigen Ergebnisse zur Entwicklung und Leistungsfähigkeit von iSeg wurden im renommierten Fachjournal npj Precision Oncology veröffentlicht und belegen die Bedeutung der KI-basierten Innovationen im Gesundheitswesen.