Das University Hospitals Cleveland Medical Center in Ohio ist eine Partnerschaft mit dem weltweit führenden Anbieter für KI im Gesundheitswesen, Qure.ai, eingegangen, um die Erkennung und Behandlung von Lungenkrebs grundlegend zu verändern und so durch frühzeitige Intervention potenziell Tausende Leben zu retten.
Lungenkrebs bleibt die tödlichste Krebsart in den Vereinigten Staaten und fordert mehr Todesopfer als Brust-, Darm- und Prostatakrebs zusammen. Die größte Herausforderung ist die späte Entdeckung: Die meisten Fälle werden erst in Stadium drei oder vier diagnostiziert, wenn die Überlebensraten auf einstellige Prozentsätze sinken.
"Wir brauchten eine Möglichkeit, Lungenkrebs frühzeitig zu finden. Es ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Und genau hier kommt KI ins Spiel", erklärt Dr. Samir Shah, Chief Medical Officer bei Qure.ai. Der von der FDA zugelassene qXR-LN-Algorithmus fungiert als zusätzliches Augenpaar für Radiologinnen und Radiologen und erkennt verdächtige Lungenknoten zwischen 6 und 30 mm Größe, die bei Routineuntersuchungen leicht übersehen werden könnten.
Das KI-System wurde mit einem beeindruckenden Datensatz von 15 Millionen Röntgenaufnahmen des Brustkorbs trainiert und ist dadurch in der Lage, subtile Muster zu erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Werden verdächtige Knoten entdeckt, markiert die KI diese automatisch zur weiteren Abklärung – so könnten Krebserkrankungen bereits in Stadium eins oder zwei erkannt werden, wenn die Heilungschancen bei 60–70 % liegen.
Dr. Amit Gupta, Leiter der Abteilung für kardiothorakale Bildgebung am University Hospitals, betont, dass CT-Scans zwar weiterhin der Goldstandard für das Lungenkrebs-Screening sind, aber meist auf Hochrisikopatienten wie Raucherinnen und Raucher beschränkt bleiben. Der KI-unterstützte Röntgenansatz könnte einen größeren Personenkreis erfassen, da Röntgenaufnahmen aus verschiedensten medizinischen Gründen routinemäßig durchgeführt werden und weniger Infrastruktur benötigen.
Die klinische Studie am University Hospitals wird voraussichtlich noch 9 bis 10 Monate andauern. Die Forschenden vergleichen dabei die Erkennungsleistung der KI mit den Befunden traditioneller Radiologinnen und Radiologen. Bei Erfolg könnte diese Technologie die Protokolle für das Lungenkrebs-Screening landesweit verändern und möglicherweise auch auf andere schwer zu erkennende Krebsarten ausgeweitet werden.