Eine von Forschern mit Tumorbildern trainierte Künstliche Intelligenz diagnostiziert Lungenkrebs so verlässlich wie Pathologen. Sie deckt nebenher einen bislang unbekannten Zusammenhang zwischen Genmutationen und Tumorstruktur auf.

Weltweit sterben jährlich über 1,5 Millionen Menschen an Lungenkrebs. Es ist der häufigste Krebstod bei Männern und der zweithäufigste bei Frauen.

Bei der Behandlung von Lungenkrebs ist die Klassifikation des Krebstyps ein entscheidender Teil der Diagnose. Verfügbare Behandlungsmethoden unterscheiden sich je nach Subtyp.

Die visuelle Inspektion von sogenannten histopathologischen Objektträgern durch Pathologen spielt dabei eine tragende Rolle. Die Ärzte können anhand dieser feinen Gewebeproben Stadium, Art und Subtyp von Tumoren bestimmen.

Zu den häufigsten Subtypen gehören das Adenokarzinom (LUAD) und das Plattenepithelkarzinom (LUSC). Beide sind unter dem Mikroskop nur schwer zu unterscheiden – sie werden jedoch unterschiedlich behandelt. Eine genaue Diagnose ist also überlebenswichtig.

Zusätzlich spielen mutierte Gene eine Rolle: Bei einer LUAD-Diagnose gibt es mehr als zehn häufig mutierte Gene, die einen Einfluss auf Behandlungsmöglichkeiten haben.

Forscher nutzen Googles Bilderkennungs-KI

Forscher der New York University entwickelten einen Deep-Learning-Algorithmus, der Pathologen bei der Krebsdiagnose unterstützen kann. Die Forscher setzen dafür Googles vortrainierten Bilderkennungsalgorithmus Incepti…


MIXEDCAST #172: Half-Life: Alyx und Oculus Link Test | Alle Folgen


Links auf Online-Shops in Artikeln können sogenannte Affiliate-Links sein. Wenn ihr über diesen Link einkauft, erhält MIXED.de vom Anbieter eine Provision. Für euch verändert sich der Preis nicht.