Künstliche Intelligenz in der Brustkrebsdiagnostik: Neue Wege der Früherkennung

Ein neues KI-Modell, entwickelt von einem interdisziplinären Team am MIT und an der ETH Zürich, bietet vielversprechende Möglichkeiten in der Diagnose von Brustkrebs. Das Modell nutzt einfache, kostengünstige Bildgebungsverfahren, um verschiedene Stadien des Ductal Carcinoma In Situ (DCIS) zu identifizieren, was etwa 25% aller Brustkrebsdiagnosen ausmacht.

Die Herausforderung bei DCIS liegt darin, dass es schwierig ist, den Typ und das Stadium der Erkrankung zu bestimmen, was häufig zu einer Überbehandlung führt. Dieses KI-Modell kann jedoch die Zellzustände und -anordnungen in Gewebeproben betrachten, was die Genauigkeit der Diagnose erhöht.

Diese Technologie könnte in Zukunft als Hilfsmittel für Kliniken dienen, um die Diagnose von einfacheren Fällen zu beschleunigen und aufwändigere Tests zu vermeiden. Dadurch könnten sie sich intensiver auf problematischere Fälle konzentrieren. Die Forschung zeigt, dass neben der bloßen Erkennung von Zellzuständen auch die räumliche Anordnung der Zellen entscheidend ist.

Das Potenzial dieser KI geht über die Brustkrebsdiagnose hinaus und könnte auch für andere Krebsarten oder neurodegenerative Erkrankungen angewendet werden. Die Forschung, unterstützt durch mehrere renommierte Institute und Förderungen, markiert einen bedeutenden Schritt in der Nutzung künstlicher Intelligenz für präzisere medizinische Diagnosen.