Lungenkrebs ist weltweit nach wie vor die häufigste Krebstodesursache. Die meisten Patienten werden erst in einem fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert, wenn die Wirksamkeit der Behandlung begrenzt ist. Eine frühere Diagnose von Lungenkrebs kann die Überlebenschancen deutlich verbessern. Bei Behandlungsbeginn im Stadium 1 liegt die Überlebensrate bei über 90 %.
Traditionelle Lungenkrebs-Screening-Programme auf Basis von Alter und Rauchverhalten haben zwar zur Eindämmung der steigenden Krebsraten beigetragen, doch die gezielte Ausrichtung auf spezifische Patientengruppen für Screenings ist nur ein Aspekt der Lungenkrebserkennung, insbesondere angesichts der geringen Teilnahmequoten an Screenings heute.
Künstliche Intelligenz (KI) zur Erkennung von Lungenkrebs kann unsere derzeitigen Möglichkeiten zur Identifizierung und Behandlung von Patienten weit über den Rahmen herkömmlicher Screenings hinaus erweitern. Röntgenaufnahmen der Brust sind die weltweit am häufigsten eingesetzte erste Bildgebungsmethode und bieten die Möglichkeit, kleine verdächtige Lungenknötchen lange vor dem Auftreten von Symptomen zu identifizieren. Dies wird häufig zufällig aufgenommen, ermöglicht eine frühere Krebserkennung und verbessert die Überlebensraten der Patienten.
KI kann die proaktive Lungenkrebserkennung verbessern
KI kann ein effektives Instrument zur Optimierung des opportunistischen Lungenkrebs-Screenings sein. Eine Studie zeigte, dass KI-Lösungen für die Röntgenuntersuchung des Brustkorbs überaus hohe negative Vorhersagewerte von 99,8 % und beeindruckende AUC-Werte (Area Under Curve) von 91,5 % bei der Erkennung von Lungenknötchen erreichen konnten. Dies unterstreicht ihr Potenzial, frühe Anzeichen von Lungenkrebs anhand routinemäßiger Röntgenuntersuchungen des Brustkorbs genau zu identifizieren. Dies ist besonders nützlich, da Radiologen aufgrund von Personalproblemen zunehmend unter Druck geraten, Röntgenaufnahmen schnell zu begutachten.
Die Zusammenarbeit zwischen führenden KI-Unternehmen im Gesundheitswesen und globalen Biopharmaunternehmen veranschaulicht das transformative Potenzial der KI im weltweiten Kampf gegen Lungenkrebs. Diese Partnerschaften unterstützen internationale Initiativen zur Anwendung von KI bei Überwachungsbemühungen zur Identifizierung des Lungenkrebsrisikos in Millionen von Routine-Thorax-Röntgenaufnahmen und bieten einen kostengünstigen und wirkungsvollen Ansatz, um sicherzustellen, dass gefährdete Patienten eine angemessene Versorgung erhalten.
Vorläufige Ergebnisse von KI-gestützten Studien, die auf eine frühere Diagnose von Lungenkrebs abzielten, indem Allgemeinmediziner oder Hausärzte Röntgenaufnahmen der Brust in ambulanten Krankenhaussituationen anwiesen, haben ermutigende Ergebnisse gezeigt. Durch die Triage von Röntgenaufnahmen der Brust mithilfe von KI und die Überweisung von Patienten zu CT-Scans innerhalb von 24 Stunden konnte die Zeit bis zur Behandlung von 64 auf 25 Tage verkürzt werden. Diese Zeitspanne entspricht ungefähr der Dauer, die ein Patient benötigt, um ein vollständiges Stadium der Krebsprogression zu erreichen.
In Studien zwischen Universitätskliniken, Krebsallianzen und KI-Innovatoren im Bereich der medizinischen Bildgebung werden reale Beweise gesammelt, um den Einsatz von KI-Algorithmen bei der Diagnose von Lungenkrebs auf Röntgenbildern zu unterstützen. Diese Studien nutzen KI-Lösungen, um Röntgenaufnahmen der Brust, die durch Überweisungen ambulanter Patienten gemacht wurden, zu sichten, um vermutete Lungenanomalien zu identifizieren und eine sofortige Berichterstattung zu ermöglichen. Die Universitätsstudien werden gemeinsam von Lungenfachärzten, klinischen Leitern für Lungenkrebs und Radiologen geleitet.
Experten betonen die möglichen Auswirkungen einer Verkürzung der Zeit bis zur Diagnose von Lungenkrebs auf die Überlebenschancen der Patienten und die Notwendigkeit von Studien, um den klinischen Wert und die Auswirkungen der KI auf eine sichere und wirksame Implementierung zu bewerten. Ziel gemeinsamer Studien ist es, die notwendigen Beweise zu sammeln, um die Rolle der KI bei der Beschleunigung der Lungenkrebsdiagnose zu bestätigen.
KI zur Optimierung klinischer onkologischer Studien und Behandlungen
KI verspricht auch Fortschritte in der klinischen onkologischen Versorgung, Forschung und Arzneimittelentwicklung. Innovationen bei KI-Tools verbessern die Tumorbeurteilung mithilfe von KI und verbessern die Effizienz und Konsistenz der Bewertung der Wirksamkeit von Krebsbehandlungen. Dies trägt dem dringenden Bedarf an der Automatisierung und Standardisierung von Tumorreaktionsbewertungen Rechnung und trägt letztlich zur Weiterentwicklung von Krebsbehandlungen und -forschung bei. Insgesamt hat KI das Potenzial, klinische Studien schneller und effizienter zu machen.
Mit KI das Gesundheitswesen menschlicher gestalten
Viele Krebserkrankungen werden diagnostiziert, wenn Patienten auf andere Erkrankungen untersucht werden. Mithilfe KI-gestützter Diagnosetools lassen sich Lungenknötchen und andere Anomalien identifizieren, die sonst möglicherweise unbemerkt blieben. So entsteht ein Szenario, in dem KI kleine Lungenveränderungen aufdeckt, als würde man eine Nadel im Heuhaufen finden.
Die diagnostische KI boomt und die Möglichkeiten, KI-Tools zu nutzen, um Kliniker mit einem „zweiten Blick“ zu unterstützen, sind spannend. Sie bietet ein enormes Potenzial für das gesamte Ökosystem des Gesundheitswesens. Kliniker können dabei unterstützt werden, Burnout vorzubeugen, ihr klinisches Selbstvertrauen durch einen KI-Begleiter zu stärken und Zeit bei Routine- und Alltagsaufgaben zu sparen, um sich auf komplexere Bereiche zu konzentrieren, die ihr Fachwissen erfordern. Patienten und ihre Familien werden weniger Angst haben, wenn sie mit einer Krebsdiagnose konfrontiert werden. Die Behandlungen werden wahrscheinlich weniger invasiv sein und kürzere Krankenhausaufenthalte erfordern, wenn überhaupt.
KI-gestützte Lösungen zur Erkennung opportunistischen Lungenkrebses mithilfe routinemäßiger Röntgenaufnahmen des Brustkorbs bieten Hoffnung auf eine verbesserte Frühdiagnose und höhere Überlebensraten. Mit dem Fortschritt der Technologie und ihrer zunehmenden Verbreitung in klinischen Einrichtungen weltweit kann sie den globalen Kampf gegen Lungenkrebs erheblich beeinflussen und die Behandlungsergebnisse und die Lebensqualität der Patienten verbessern.
Foto: Blueringmedia, Getty Images
Samir Shah, MD, MMM, FACR, ist ein hochqualifizierter Radiologe mit über 20 Jahren Berufserfahrung. Er ist Chief Medical Officer (CMO) bei Qure.ai, einem weltweit führenden Anbieter von künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen, und arbeitet weiterhin als Radiologe.
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