Forschungsprojekt: Mit Hilfe von KI Lymphomerkrankungen erkennen

Großes Potential für die onkologische Präzisionstherapie

„Wir gehen davon aus, dass Künstliche Intelligenz die onkologische Präzisionsdiagnostik und -therapie der Zukunft erst im großen Stil ermöglichen wird“, sagt Prof. Mascha Binder, Direktorin der Universitätsklinik und Poliklinik für Innere Medizin IV. Mit dem Einsatz intelligenter Systeme ist die Hoffnung verbunden, dass Zusammenhänge erkannt werden, die ansonsten unsichtbar geblieben wären. Damit ist das Ziel dieses Projektes nicht nur die Automatisierung und Beschleunigung, sondern explizit der Informationsgewinn für diagnostische und therapeutische Ansätze. Prof. Walter Wohlgemuth, Direktor der Universitätsklinik und Poliklinik für Radiologie, fügt hinzu: „Dies ist eine spannende und multiprofessionelle Zusammenarbeit zwischen Onkologie, Radiologie und medizinischer Informatik.“

Heilungschancen für Patient:innen mit Lymphomerkrankungen könnten sich verbessern

Künstliche Intelligenz ist der Versuch, menschliches Lernen und Denken auf eine Maschine zu übertragen, die damit möglichst selbständig Aufgaben lösen kann und findet sich schon heute in zahlreichen Anwendungsbereichen, wie z.B. Sprachassistenten oder Suchmaschinen. Die Einsatzmöglichkeiten im medizinischen Bereich sind vielgestaltig und reichen von der automatisierten Auswertung von medizinischer Bildgebung bis hin zu Apps, die eigenständig mit Patient:innen kommunizieren. Dabei kommt der Auswertung von großen, komplexen medizinischen Datenmengen und dem Erkennen von Mustern in der medizinischen Diagnostik eine wichtige Funktion zu. Diese Entwicklung lässt hoffen, dass bei einer frühzeitigen Identifizierung einer Lymphomerkrankung die Heilungschancen von Patient:innen maßgeblich verbessert werden können. Das Einsetzen von KI ermöglicht es, Daten zuverlässig und in Sekundenschnelle auszuwerten. Die Überlegenheit der diagnostisch-analytischen Fähigkeiten der Maschine gegenüber Ärzt:innen oder Wissenschaftler:innen ist für die wenigsten derzeitigen Anwendungen heute zweifelsfrei bewiesen. Die Schnelligkeit und Ermüdungsfreiheit in der Analyse stellen jedoch einen klaren Vorteil gerade in Zeiten immer höherer Arbeitsdichte dar.