Künstliche Intelligenz erkennt über 170 Krebsarten – mit überragender Genauigkeit
Neues Diagnosemodell „crossNN“ der Charité revolutioniert die Krebsdiagnostik – auch bei Hirntumoren.
Die Krebsdiagnostik steht vor einem Quantensprung: Forschende der renommierten Charité – Universitätsmedizin Berlin haben ein KI-Modell entwickelt, das mehr als 170 verschiedene Krebsarten erkennt – und das mit beeindruckender Präzision.
Das System namens „crossNN“ erreicht bei Hirntumoren eine Diagnosegenauigkeit von 99,1 Prozent.
Wenn Algorithmen besser sehen als das Mikroskop
Was sonst nur unter dem Mikroskop in aufwendigen Gewebeanalysen erkannt werden kann, erledigt die künstliche Intelligenz innert Sekunden – und mit höherer Trefferquote. Möglich wird das durch maschinelles Lernen: Die KI analysiert genetische Spuren im Erbgut von Tumorzellen, also sozusagen den „Fingerabdruck“ der Krebsart.
Statt visuell Gewebestrukturen zu beurteilen, vergleicht das System komplexe genetische Muster mit Tausenden bereits bekannter Tumorprofile. Das Resultat: eine hochpräzise Klassifikation – schneller, objektiver und reproduzierbarer als herkömmliche Verfahren.
Beeindruckende Testwerte
Trainiert wurde „crossNN“ mit einem riesigen Datensatz von Referenztumoren. Getestet wurde das Modell an über 5’000 realen Tumorproben. Das Resultat: Bei Hirntumoren lag die Genauigkeit bei 99,1 Prozent – ein neuer Spitzenwert. Ein weiteres Modell erkennt sogar über 170 Tumorarten aus unterschiedlichsten Organen mit einer Trefferquote von 97,8 Prozent.
Neue Perspektiven für die Krebstherapie
Für Betroffene und Ärztinnen und Ärzte könnte das neue Verfahren ein Meilenstein sein: Frühere und präzisere Diagnosen bedeuten bessere Chancen für eine individuell abgestimmte Therapie – und letztlich bessere Überlebensraten.
Die vollständigen Studienergebnisse sind im Fachjournal „Nature Cancer“ veröffentlicht.
Was ist „crossNN“?
- Name: crossNN (kurz für „cross Nearest Neighbours“)
- Entwickelt von: Charité – Universitätsmedizin Berlin
- Was es kann: Erkennung und Klassifikation von über 170 Krebsarten anhand genetischer Tumormerkmale
- Besondere Stärke: 99,1 % Genauigkeit bei der Diagnose von Hirntumoren
- Technologie: Künstliche Intelligenz analysiert Tumor-DNA und vergleicht diese mit Tausenden bekannten Tumorprofilen
- Einsatzbereich: Universell für Tumore aus verschiedensten Organen – nicht nur Hirntumoren
- Nutzen für Patient:innen: Schnellere, präzisere Diagnosen – verbesserte Therapiewahl
Medizinisch – was heisst das genau?
- Tumor-DNA: Erbgut des Tumors; enthält Informationen darüber, wie sich Krebszellen verhalten
- Künstliche Intelligenz (KI): Ein Computerprogramm, das aus Beispielen lernt und eigenständig Muster erkennt
- Klassifikation: Zuordnung eines Tumors zu einer bestimmten Krebsart
- Hirntumor: Eine Gewebewucherung im Gehirn – kann gut- oder bösartig sein
- Referenztumor: Bereits gut untersuchter Tumor, der als Vergleichsgrundlage dient
- Diagnosegenauigkeit: Wie verlässlich ein System erkennt, um welche Krankheit es sich handelt
- Maschinelles Lernen: Teilbereich der KI – Computer „lernen“ aus Daten, ohne explizit programmiert zu sein
Quelle: Xund24.ch-Redaktion/pressetext.redaktion/Florian Fügemann
Bildquelle: charite.de, Philipp Euskirchen
