Russische Wissenschaftler entwickeln ein Computerprogramm, das Ärzten mittels künstlicher Intelligenz dabei helfen soll, Metastasen in den Knochen von Krebspatienten zu finden. Die Applikation soll Diagnosen und die Wahl von Behandlungsmethoden erheblich verbessern.
Russische Forscher entwickeln ein Computerprogramm, das mit Hilfe künstlicher Intelligenz Metastasen in den Knochen von Krebspatienten aufspüren kann. Die Entwicklung wird die Genauigkeit von Diagnosen erheblich verbessern, was Ärzten helfen wird, schneller und effektiver Behandlungsmethoden auszuwählen. Dies berichtet RIA Nowosti unter Verweis auf den Pressedienst der Staatlichen Medizinischen Universität Saratow.
Jeder bösartige Tumor ist in der Lage, Metastasen zu bilden. Das bedeutet, dass sich bösartige Zellen aus dem Tumor in andere Organe und Systeme des menschlichen Körpers ausbreiten, erklären die Wissenschaftler der Universität. Metastasen im Knochengewebe werden als sekundäre Tumorherde bezeichnet. Sie führen häufig zu Schmerzen und pathologischen Frakturen. Dieses Phänomen stelle ein ernstes Problem in der Onkologie dar und erfordere einen umfassenden Ansatz für Behandlung und Kontrolle.
Solche Läsionen würden am häufigsten bei Brust-, Prostata-, Lungen- und Nierenkrebs sowie beim multiplen Myelom beobachtet. Knochenmetastasen fänden sich am häufigsten in der Wirbelsäule, den Hüftknochen, den Rippen, dem Brustbein und im Schädel. Die Experten betonen, dass eine frühzeitige Diagnose von Knochenmetastasen äußerst wichtig sei. Eine Strahlendiagnose in späten Stadien führe zu schweren neurologischen Komplikationen und zu Behinderungen bei Patienten.
Um einen bösartigen Tumor und dessen Metastasen im Knochen aufzuspüren, greifen Ärzte unter anderem auf die Knochenszintigraphie zurück, eine Methode aus der Strahlendiagnostik. Das heißt, dem Patienten wird eine radioaktive Substanz injiziert, die sich im Knochengewebe anreichert. Nach einigen Stunden werden Bilder des Skeletts gemacht, wobei die Stellen, an denen sich die Substanz anreichert, beleuchtet werden. Die Sensitivität dieser Methode beträgt um 97 Prozent, ihre Spezifität ist jedoch gering. Dies kann zu falsch-positiven Ergebnissen führen.
Um die diagnostische Genauigkeit der Methode zu erhöhen, haben Spezialisten der Universität eine von ihnen entwickelte Computertechnologie zur Bildanalyse eingesetzt. Dieses digitale Produkt verwendet Lernalgorithmen, die auf einem großen Datensatz von Knochenszintigraphie-Bildern der Patienten basieren. Die Entwickler betonen, dass die Bildanalyse nur wenige Minuten in Anspruch nehme, was den Ärzten ermögliche, schneller Diagnosen zu erstellen und die Behandlung einzuleiten.
Insgesamt trage die Entwicklung dazu bei, den Behandlungsprozess in medizinischen Einrichtungen zu optimieren, die Anzahl falsch-positiver und falsch-negativer Ergebnisse zu reduzieren und die Lebensqualität der Patienten zu verbessern. Die Entwickler planen, die Arbeit an dem Programm bis 2026 abzuschließen. Tatjana Kaljuta, die Direktorin des Wissenschafts- und Bildungszentrums für klinische und biomedizinische Forschung, betont:
"Bislang gibt es keine Daten über die Existenz ähnlicher Softwareprodukte in der Welt."
Das innovative Projekt, von dem Kaljuta spricht, stößt in der medizinischen Fachwelt auf großes Interesse. Es könnte ein revolutionärer Durchbruch in der Medizintechnik und der Krankheitsdiagnose sein. Die Notwendigkeit, Tausende von Bildern in die Trainingsstichprobe einzubeziehen, zeigt die Ernsthaftigkeit der Forschung und den Wunsch, ein möglichst genaues und wirksames Programm zu entwickeln.
Die geplanten klinischen Studien werden eine Schlüsselphase für die Bewertung der Wirksamkeit des Programms sein. Der erfolgreiche Abschluss dieser Phase könnte neue Perspektiven für die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Medizin eröffnen und die Qualität der Diagnose und Behandlung von Patienten verbessern.
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