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Medizin

03. Juli 2020 Pankreaskarzinom: Früherkennung mittels Künstlicher Intelligenz?

Bei 70-80% der Patienten wird die Diagnose eines Pankreaskarzinoms erst in einem späten Stadium gestellt, in dem eine kurative Behandlung nicht mehr möglich ist. Die 5-Jahres-Überlebensrate liegt bei nur 6%. Der Früherkennung kommt beim Pankreaskarzinom daher besonders große Bedeutung zu. Auf dem ESMO World Congress on Gastrointestinal Cancer wurde nun ein KI-basiertes Modell vorgestellt, mithilfe dessen eine Erkrankung bis zu 20 Monate vor der Diagnose vorhergesagt werden kann (1).
Ein Vorsorge-Screening sollte 2 Bedingungen erfüllen – Erstens: Einfache Durchführbarkeit und wenig Nebenwirkungen; zweitens: Es sollte bei einer vordefinierten Gruppe von Patienten zur Anwendung kommen, die ein erhöhtes Erkrankungsrisiko aufweist.

KI könnte helfen, die Gruppe von Patienten zu definieren, die einem höheren Risiko ausgesetzt sind, ein Pankreaskarzinom zu entwickeln – zumal bald nicht-invasive Testverfahren zur Verfügung stehen könnten.

Patienten gehen mit unspezifischen Symptomen zum Arzt

Patienten, die an einem Pankreaskarzinom erkranken, suchen ihren Hausarzt in den Monaten und Jahren vor der Erkrankung signifikant häufiger wegen unspezifischer Symptome wie Magen-Darm-Beschwerden oder Rückenschmerzen auf als ihre Altersgenossen. Erweiterte Untersuchungen auf Krebs werden in der Regel nicht durchgeführt. Die KI soll nun die unspezifischen Symptome mit einem erhöhten Erkrankungsrisiko korrelieren und dabei Muster entdecken, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.

Das mittels KI errechnete Modell konnte in der Pilotstudie, in der 1.378 Patientenakten ausgewertet wurden, bis zu 20 Monate vor der Diagnose ein erhöhtes Erkrankungsrisiko bei Menschen < 60 Jahre vorhersagen. Die Kombination dieses prädiktiven Modells mit einem nicht-invasiven Früherkennungstest, gefolgt von Scans und Biopsien, könnte bei einem bedeutenden Teil der Patienten zu einer früheren Diagnose und einer größeren Zahl Überlebenden führen.

Noch werden aber größere Datenmengen und weitere Forschung benötigt, um das Modell zu optimieren und um einen praktikablen Screening-Test für Hochrisiko-Patienten zu entwickeln.

Übers. SM

Quelle: ESMO-WCGI 2020 virtual

Literatur:

(1) Abstract -SO-13, presented by A. Malhotra, 2.7.2020, Annals of Oncology: doi.org/10.1016/j.annonc.2020.04.028


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