KI und Bluttests revolutionieren Brustkrebsfrüherkennung
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Früherkennung von Brustkrebs erreicht dank innovativer Diagnosemethoden neue Höhen, die es ermöglichen, die Krankheit zu erkennen, wenn sie mit traditionellen Untersuchungen schwer zu identifizieren ist. Dieser Ansatz könnte das Schicksal der Patientinnen erheblich verändern.
KI-gestützte Algorithmen werden immer effektiver bei der Erkennung von Krebs auf Basis radiologischer Daten, was ihre Überlegenheit gegenüber traditionellen Methoden bestätigt. Einige Lösungen wurden bereits implementiert – der britische Gesundheitsdienst (NHS) nutzt derzeit künstliche Intelligenz zur Analyse von Mammographien, was dabei hilft, Krebsfälle zu entdecken, die von Ärzten übersehen worden sein könnten. Jetzt wurden neue Möglichkeiten der KI entdeckt.
KI entdeckt Krebs durch die Analyse von Blutproben
Wissenschaftler haben eine neue Methode zur Früherkennung von Brustkrebs entwickelt, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Eine in "Journal of Biophotonics" veröffentlichte Studie zeigte, dass die Kombination der Analyse von Blutproben mit der Raman-Spektroskopie und KI-Algorithmen eine Erkennung von Brustkrebs im Frühstadium mit einer Genauigkeit von 90 bis 100 Prozent ermöglicht. Dies bezieht sich auf das Stadium 1A – also dann, wenn der Tumor eine Größe von etwa 2 cm oder weniger erreicht hat und nicht auf die Lymphknoten übergeht.
Traditionelle Methoden zur Diagnose von Brustkrebs, wie Röntgenmammographie und Biopsien, konzentrieren sich auf die direkte Erkennung von Krebszellen und übersehen oft Tumoren im Frühstadium. Prof. Tipatet betont, dass aktuelle Technologien sich oft auf ein kleines, einzelnes Element fokussieren, anstatt ein breiteres Bild zu betrachten, was zu Verzögerungen in der Diagnose führen kann.
Ein Durchbruch: molekulare Fingerabdrücke
Der neue Ansatz konzentriert sich auf die Analyse des Blutes der Patientinnen mittels Raman-Spektroskopie, einer chemischen Technik, die die Muster von Molekülen in Blutproben misst – was die Identifizierung sogenannter molekularer Fingerabdrücke ermöglicht, die frühe Stadien der Reaktion des Körpers auf Krebs signalisieren. Diese Daten werden dann von KI-Algorithmen verarbeitet, die charakteristische Muster identifizieren, die auf das Vorhandensein von Brustkrebs hinweisen.
Diese Technik, die im Kontext der klinischen Diagnostik vielversprechend ist, könnte ein entscheidendes Element in der modernen Medizin werden. Professor Juergen Popp vom Leibniz-Institut für Photonische Technologien in Jena betonte, dass die Raman-Spektroskopie „anfängt, großes Potenzial in der klinischen Diagnostik vieler Krankheiten zu zeigen“.
Die Integration von KI in das aktuelle System kann teuer werden
Trotz vielversprechender Ergebnisse räumte Professor Tipatet ein, dass die Studie an einer kleinen Gruppe von 24 Patientinnen durchgeführt wurde. Er hob die Notwendigkeit weiterer groß angelegter Studien hervor, um die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit der Methode zu bestätigen, bevor sie in der klinischen Praxis umgesetzt wird. Zudem könnte die Integration dieser Technologie in bestehende Gesundheitssysteme Herausforderungen hinsichtlich der Kosten, der Schulung des Personals und der Standardisierung von Diagnoseverfahren mit sich bringen.
Die Einführung von KI in die Brustkrebsdiagnostik kann die Raten der Früherkennung der Krankheit erheblich erhöhen, was entscheidend für eine effektive Behandlung und eine Verbesserung der Überlebensrate der Patientinnen ist. Laut den Autoren der Studie sind jedoch weitere Arbeiten und Investitionen in die medizinische Infrastruktur erforderlich, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen und ihre breite Anwendung in der klinischen Praxis zu ermöglichen.
