KI-gestützte Früherkennung von Knochenmetastasen in der Krebsdiagnostik

Russische Wissenschaftler arbeiten an einem bahnbrechenden Computerprogramm, das basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI) Metastasen in den Knochen von Krebspatienten erkennen kann. Diese Technologie verspricht eine höhere Genauigkeit bei Diagnosen und ermöglicht Ärzten, effizientere Behandlungen schneller zu wählen. Dies geht aus einem Bericht von RIA Nowosti hervor, der sich auf Informationen des Pressedienstes der Staatlichen Medizinischen Universität Saratow stützt.

Metastasen sind sekundäre Tumorherde, die sich aus den Ursprungszellen eines bösartigen Tumors in anderen Organen verbreiten, erklären Experten der Universität. Besonders im Knochengewebe auftretende Metastasen können zu Schmerzen und pathologischen Frakturen führen, was sie zu einer bedeutenden Herausforderung in der Onkologie macht. Solche Knochenmetastasen treten vor allem bei Brust-, Prostata-, Lungen- und Nierenkrebs sowie beim multiplen Myelom auf, v.a. in der Wirbelsäule, den Hüftknochen, Rippen, dem Brustbein und im Schädel. Frühzeitig erkannt, können schwerwiegende neurologische Komplikationen und Behinderungen vermieden werden,

Die übliche Methode zur Diagnose von Knochenmetastasen ist die Knochenszintigraphie, die nach Injektion einer radioaktiven Substanz die betroffenen Bereiche im Skelett hervorhebt. Obwohl diese Methode eine hohe Sensitivität von circa 97 Prozent aufweist, ist ihre Spezifität gering, was zu falsch-positiven Ergebnissen führen kann.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, setzt das Forscherteam der Universität eine eigens entwickelte Bildanalysetechnologie ein. Diese nutzt fortschrittliche Lernalgorithmen, die auf umfangreichen Datensätzen von Knochenszintigraphiebildern beruhen und eine rasche Analyse ermöglichen. Dies erspart Zeit und erlaubt es Medizinern, schnellere und präzisere Diagnosen zu stellen sowie die Behandlung eher zu beginnen.

Das innovative Computerprogramm könnte die Fehlerrate in der Diagnostik beträchtlich verringern, den Behandlungsablauf optimieren und die Lebensqualität der Patienten verbessern. Die Entwickler streben an, die Arbeit an dem Programm bis zum Jahr 2026 abzuschließen. Tatjana Kaljuta, Direktorin des Wissenschafts- und Bildungszentrums für klinische und biomedizinische Forschung, unterstreicht die Einzigartigkeit dieses Vorhabens:

“Bislang gibt es keine Daten über die Existenz ähnlicher Softwareprodukte in der Welt.”

Das bedeutende Interesse der Fachwelt an diesem Projekt spiegelt dessen potentielles Revolutionärpotential in der medizintechnischen Diagnostik wider. Die Einbeziehung tausender Bilder in die Trainingsdatenbank unterstreicht sowohl die Gründlichkeit als auch das Streben nach höchstmöglicher Präzision bei der Programmentwicklung. Geplante klinische Studien werden demnächst entscheidend für die Bewertung der Effektivität des Programms sein und könnten die Möglichkeiten des Einsatzes von KI in der Medizin neu definieren.

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