KI-Anwendungsszenario

 

Mit Künstlicher Intelligenz gegen Krebs

Anton Merk ist 65 Jahre alt. Und er hat Lungenkrebs. Wir schreiben das Jahr 2024 und Herr Merk wird einer der ersten Patienten sein, die mit Hilfe Künstlicher Intelligenz behandelt werden – und dadurch deutlich bessere Prognosen haben.
Ein Blick in die Zukunft der Medizin und der Lernenden Systeme.

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8. Oktober 2024

Ab zur Vorsorge!

Herr Merk ist krank. Der 65-Jährige leidet unter der chronischen Atemwegserkrankung COPD. Das häufige Husten ist anstrengend, und immer wieder fühlt er sich schwach. Doch dank wirksamer Medikamente geht es ihm insgesamt gar nicht schlecht.

 

„70 Prozent der Lungenkrebspatienten werden in einem sehr späten Stadium diagnostiziert. Sie können nicht mehr geheilt werden und ihre Prognose ist sehr begrenzt.“

Prof. Dr. med. Christian Grohé
Evangelische Lungenklinik Berlin

 

Heute hat Herr Merk einen Termin bei seiner neuen Hausärztin Frau Dr. Karagöl. Sie kennt ihn gut – obwohl sie ihn zum allerersten Mal sieht. Denn Dr. Karagöl hat Einblick in die digitale Patientenakte, die auf Herrn Merks Wunsch Informationen zu seiner COPD-Erkrankung, aber zum Beispiel auch zu seiner Rauchervergangenheit enthält. Das Assistenzsystem auf Basis Künstlicher Intelligenz, mit dem Dr. Karagöl auf Herrn Merks Patientenakte zugreift, empfiehlt: Vorsorgeuntersuchung bei einem Lungenfacharzt.

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25. Oktober 2024

Vorbildliche Diagnose

Herr Merk stellt sich bei einem niedergelassenen Lungenfacharzt vor, Herrn Dr. Scholz. Auch er verwendet das KI-Assistenzsystem und hat Einblick in die digitale Patientenakte – seinen Befund wird der Mediziner später auf Herrn Merks Wunsch darin abspeichern. Ein Computertomograph (CT) neuester Generation durchleuchtet Herrn Merks Lunge mit niedriger Strahlendosis. Bei der Auswertung der CT-Bilder lässt sich Dr. Scholz ebenfalls durch das KI-Assistenzsystem unterstützen.

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Die Diagnostik von Lungentumoren mithilfe der Computertomographie (CT) ist gängige medizinische Praxis. Tumoren werden lokalisiert, in ihrer Größe vermessen und nach ihrem Wachstumsverhalten kategorisiert.

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Verfahren der Künstlichen Intelligenz können in Zukunft die mannigfaltigen Informationen bildgebender Verfahren auswerten und die Diagnose umfassend unterstützen. Neuronale Netzwerke werden mit mehreren tausend Präzedenzfällen darauf trainiert, lokale Abweichungen vom gesunden Zustand des Gewebes zu entdecken. Dies hat für den Radiologen und den behandelnden Onkologen mehrere Vorteile:

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Das Ergebnis der automatischen Analyse ist zunächst eine zweite unabhängige Meinung. Außerdem ergänzen sich das menschliche und das maschinelle Auge hervorragend. Für den Patienten bedeutet das eine höhere Sicherheit, den richtigen Befund und damit die richtige Therapie zu erhalten. Darüber hinaus kann die Künstliche Intelligenz dem Arzt helfen, die wirklich kritischen Fälle zu finden und darauf die eigene Arbeitszeit zu fokussieren.

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„Unsere Vision ist es, Lungen-CT-Bilder von der KI ganzheitlich bewerten zu lassen“, erklärt Christian Zapf, Leiter der Geschäftseinheit Syngo von Siemens Healthineers. Dabei wird nicht nur der onkologische Befund, sondern auch der Gesamtstatus der Lunge – etwa mit Vorerkrankungen wie COPD – ermittelt. Der Radiologe erhält so eine strukturierte Analyse des Lungenzustandes und kann im sogenannten Tumorboard mit den Onkologen und Lungenfachärzten die beste Therapie für den Patienten bestimmen.

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4. November 2024

Dr. KI, bitte in den OP!

Herr Merk ist mittlerweile zur Behandlung in einer Lungenklinik. Das CT-Bild lieferte bereits deutliche Hinweise auf eine Tumorerkrankung. Nach weiteren Untersuchungen – darunter eine Gewebeentnahme – steht die Diagnose nun fest: Lungenkrebs.

Trotz seiner schweren Erkrankung hat Herr Merk guten Grund zur Hoffnung: Die Ärzte konnten keine Metastasen feststellen. Außerdem empfiehlt das KI-Assistenzsystem, den Tumor chirurgisch entfernen zu lassen. Das Tumorboard – eine Konferenz von Lungenfachärzten, Krebsspezialisten, Strahlentherapeuten und Chirurgen – rät Herrn Merk auf dieser Grundlage zur Operation. Bei der Operation wird auch ein Navigationssystem auf Basis Künstlicher Intelligenz zum Einsatz kommen.

 

„Das KI-Assistenzsystem warnt zum Beispiel, wenn wir während der OP nah an ein wichtiges Blutgefäß kommen.“

Prof. Dr. Thomas Neumuth
Innovationszentrum Computer-assistierte Chirurgie, Leipzig / Plattform Lernende Systeme

 

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29. November 2024

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Die Operation war erfolgreich und Herr Merk wurde aus der Klinik entlassen. Nun bespricht er mit seinem Lungenfacharzt die medikamentöse Behandlung. Dabei greift Herr Dr. Scholz erneut auf die Vorschläge des KI-Assistenzsystems zurück. Dieses stützt sich auf umfangreiche medizinische Leitlinien, lässt genetische Merkmale des Tumors mit einfließen und greift auf weltweit vorhandene Patientendaten zu, um den Erfolg unterschiedlicher Therapie-Alternativen vorherzusagen.

 

„Mediziner habe erstmals die Möglichkeit, über ihre eigene Erfahrung hinweg auf ein Wissensfundament zuzugreifen und so deutlich informierter Entscheidungen zu treffen.“

Dr.-Ing. Matthieu-P. Schapranow
Hasso-Plattner-Institut, Potsdam / Plattform Lernende Systeme

 

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Gemeinsam wählen Herr Merk und Herr Dr. Scholz diejenige Chemotherapie aus, die das beste Verhältnis aus Wirksamkeit und Nebenwirkungen erwarten lässt.

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14. März 2025

Daten, Daten, Daten…

Mittlerweile hat Herr Merk seine Chemotherapie beendet. Dr. Karagöl und Dr. Scholz, die Herrn Merk in kurzen Zeitabständen untersuchen, sind sehr zufrieden mit dem bisherigen Heilungsverlauf.

Herr Merk möchte, dass die gesammelten Daten der letzten Monate in seine digitale Patientenakte einfließen, wo er sie jederzeit einsehen und verwalten kann. Dann sind seine Krankheit und die Behandlung lückenlos dokumentiert und mögliche Auffälligkeiten lassen sich in Zukunft frühzeitig erkennen. Außerdem hat er einer freiwilligen Datenspende zugestimmt: So stehen seine Daten anonymisiert und datenschutzkonform der Forschung zur Verfügung und können weiteren Lungenkrebspatienten in Zukunft bessere Heilungschancen eröffnen.

 

„Mithilfe Künstlicher Intelligenz sollen Assistenzsysteme geschaffen werden, die uns von der Vorsorge über die Diagnose bis zur Therapie helfen, bessere Entscheidungen zu finden.“ 

Prof. Dr. med. Klemens Budde
Charité – Universitätsmedizin Berlin / Plattform Lernende Systeme

 

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