Mathias Prokop, Professor für Radiologie am Radboud University Medical Center, Colin Jacobs, Forscher am Radboud University Medical Center und Jan Woetzel, Leiter Produktmanagement bei Mevis Medical Solutions in Deutschland, führen ein Gespräch Podcast ihre Vision zum möglichen Einsatz von KI in der Forschung an der Lungenkrebspopulation. Die Produktion des Podcasts ist eine Zusammenarbeit zwischen der Radboud University, dem Radboud University Medical Center, dem Economic Board und Briskr.

Die Idee eines Bevölkerungsscreenings auf Lungenkrebs scheint derzeit eine Utopie zu sein, auch weil es einfach nicht genügend Radiologen gibt, um es in großem Maßstab durchzuführen. Mathias Prokop, Professor für Radiologie am Radboud University Medical Center, betont die Bedeutung der Technologie: „Dank KI könnten wir vielleicht in Zukunft die Lungenkrebsvorsorge in der Bevölkerung effizient und erschwinglich durchführen.“ »

Das Potenzial der KI ist großartig

Die Komplexität der Lungenkrebsforschung ist deutlich größer als die der Brustkrebsforschung. Bei Brustkrebs werden in der Regel „nur“ zwei Röntgenbilder (Mammographien) pro Brust angefertigt, also insgesamt vier Bilder. Im Gegensatz dazu erfordert die Erkennung von Lungenkrebs Hunderte von CT-Scans pro Lunge und Person. Daher erfordert die Erkennung von Lungenkrebs seitens der Radiologen viel Zeit und Konzentration.

Beim bevölkerungsbasierten Brustkrebs-Screening kommt KI noch nicht zum Einsatz, wäre aber durchaus möglich. Das Potenzial der künstlichen Intelligenz wird mittlerweile von Brust- und Lungenkrebsexperten allgemein anerkannt. Die Podcast-Experten sind daher optimistisch und überzeugt, dass das RIVM in naher Zukunft KI für die Brustkrebsforschung einsetzen wird. Auf diese Weise wird der Bewertungsprozess erheblich effizienter, da statt zwei Radiologen ein Radiologe und ein Radiologe tätig sind
KI-Modul.

KI macht demografische Forschung möglich

Aufgrund der Komplexität und des chronischen Mangels an Radiologen wird ein groß angelegtes Lungenkrebs-Screening wahrscheinlich einige Zeit warten müssen, sagen Experten. Allerdings bietet künstliche Intelligenz einen Hoffnungsschimmer für die Zukunft, insbesondere wenn sie gezielt zur Auswahl von Risikogruppen eingesetzt wird. Der Nutzen eines solchen Screenings ist erheblich, da Lungenkrebs aufgrund des Fehlens schmerzhafter Nerven in der Lunge oft erst in einem fortgeschrittenen Stadium entdeckt wird. Auch Untersuchungen wie die NELSON-Studie unterstreichen die Bedeutung der Früherkennung und Reduzierung des Sterblichkeitsrisikos. Dies kann durch regelmäßige CT-Scans bei Risikopersonen wie Rauchern oder durch die Durchführung eines Bevölkerungsscreenings erreicht werden, ähnlich wie es bereits für Brust- und Darmkrebs existiert.

Leben retten

In einem UMCG-Video wurde, genau wie in diesem Radboudumc-Podcast, auch die Rolle der KI bei der Diagnose von Lungenkrebs hervorgehoben. Die Radiologin Rozemarijn Vliegenthart veranschaulicht, wie zeitaufwändig es ist, CT-Scans genau auszuwerten. Künstliche Intelligenz kann diese Prozesse jedoch erheblich beschleunigen, was nicht nur für die tägliche Krankenhauspraxis, sondern auch für zukünftige Lungenkrebs-Früherkennungsprogramme von Vorteil ist. In den Niederlanden sterben jedes Jahr mehr als 10.000 Menschen an Lungenkrebs. Diese Zahlen können erheblich reduziert werden, indem gefährdeten Personen regelmäßig Scans angeboten werden.