Bislang konnten ungünstig gelegene Tumore nur schwer klassifiziert werden. Ein neues KI-Modell von Wissenschaftlern der Charité Berlin könnte die Medizin nun wegweisend verändern.
Ein neues KI-Modell von Wissenschaftlern der Charité Berlin könnte künftig die Diagnostik bei ungünstig gelegenen Tumoren maßgeblich verbessern. “Unser Modell erlaubt in 99,1 Prozent aller Fälle eine sehr präzise Diagnosestellung von Hirntumoren und ist genauer als bisherige KI-Modelle”, wie die Uniklinik am Freitag mitteilte. Das Modell CrossNN helfe besonders bei Fällen, in denen eine Entnahme von Tumorgewebe sehr riskant oder nicht möglich ist.
Trainiert wurde das Modell demnach mit einer großen Anzahl an Referenztumoren und anschließend an mehr als 5.000 Tumoren überprüft. Die Grundlage bilden laut Charité spezifische Merkmale am Erbgut der Tumoren, das unter anderem aus dem Nervenwasser gewonnen wird. Dabei ist das Modell nicht nur für Hirntumore anwendbar: “Darüber hinaus konnten wir auf gleiche Weise ein KI-Modell trainieren, das über 170 Tumorarten aus allen Organen mit einer Treffsicherheit von 97,8 Prozent unterscheiden kann. Damit lässt es sich über die relativ seltenen Hirntumoren hinaus für Krebserkrankungen aller Organe anwenden.”
Das Forschungsteam plant nun zusammen mit dem Deutschen Konsortiums für translationale Krebsforschung (DKTK) klinische Studien mit CrossNN an allen acht deutschen DKTK-Standorten, hieß es weiter. Ziel sei es, eine exakte und vergleichsweise kostengünstige Tumorbestimmung anhand von DNA-Proben in die Routineversorgung zu übertragen.