Eine von der Harvard Medical School entwickelte künstliche Intelligenz kann eine Vielzahl von Krebsarten mit einer Genauigkeit von fast 94 Prozent diagnostizieren. Unter dem Namen CHIEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation) wurde sie an 19 Krebsarten getestet und hebt sich damit von anderen Modellen ab.
Was kann die Harvard-KI?
Den Wissenschaftlern zufolge ist CHIEF viel flexibler als andere medizinische KI und kann eine größere Bandbreite von Aufgaben erfüllen. CHIEF kann nicht nur Krebs diagnostizieren, sondern auch vorhersagen, wie ein Patient auf eine bestimmte Behandlung reagieren wird.
„Unser Ziel war es, eine agile und vielseitige KI-Plattform ähnlich wie ChatGPT zu schaffen, die eine Vielzahl von Aufgaben bei der Krebsdiagnose übernehmen kann“, sagt Kun-Hsing Yu, Assistenzprofessor für Biomedizinische Informatik an der Harvard Medical School. “Unser Modell hat sich als sehr nützlich für verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit der Krebserkennung, der Prognose und dem Ansprechen auf eine Behandlung bei unterschiedlichen Krebsarten erwiesen.
CHIEF wurde mit 15 Millionen nicht beschrifteten Bildern trainiert. Anschließend wurde CHIEF mit 60.000 Gewebebildern trainiert, um den breiteren Kontext von Krebserkrankungen und deren Entwicklung zu verstehen. Nach diesem Training wurde CHIEF an mehr als 19.000 Bildern aus 32 globalen Datensätzen getestet.
Laut Harvard übertraf CHIEF andere vergleichbare KIs um bis zu 36 Prozent bei Aufgaben wie der Erkennung von Krebszellen, der Identifizierung des Tumorursprungs, der Vorhersage von Ergebnissen und der Identifizierung von DNA-Mustern. Die Arbeit von CHIEF könnte die teure und zeitaufwändige DNA-Sequenzierung überflüssig machen, um die beste Behandlung für bestimmte Patienten vorzuschlagen.
Die Erkennungsgenauigkeit von CHIEF liegt bei 94 Prozent und steigt bei bestimmten Krebsarten auf 96 Prozent, so die Forscher. Diese Vielseitigkeit bedeute, dass CHIEF unabhängig davon, ob die Zellen durch eine Biopsie oder eine chirurgische Exzision gewonnen wurden, genau arbeiten könne.
Das Team plant, CHIEF weiter zu trainieren, indem es Bilder von seltenen und nicht-krebsartigen Erkrankungen sowie von präkanzerösen Zellen verwendet. Außerdem soll CHIEF so trainiert werden, dass es die Wirkung neuer Krebstherapien zusätzlich zu den üblichen Behandlungen vorhersagen kann.
