K.-H. Streibich, acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, Plattform Lernende Systeme, München.
24. Juni 2019
Mit Künstlicher Intelligenz gegen Lungenkrebs
In Deutschland erkranken jedes Jahr fast 500.000 Menschen an Krebs; rund 220.000 sterben daran.
Damit ist Krebs in unserem Land die zweithäufigste Todesursache. Die kürzlich ausgerufene Nationale Dekade gegen Krebs des Bundes-ministeriums für Bildung und Forschung hat zum Ziel, dass
Krebspatienten schneller von Forschungsergebnissen profitieren. Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) bereits in 5 Jahren die Heilungschancen für Krebspatienten signifikant verbessern? Das zeigt das Anwendungsszenario der Plattform Lernende Systeme.
Aktuell überlebt nur etwa jeder fünfte Lungenkrebs-Patient die ersten 5 Jahre nach der Diagnose. Wie verändert KI die Heilungschancen? Das Anwendungsszenario „Mit Künstlicher Intelligenz gegen Krebs“ ( https://www.plattform-lernende-systeme.de/anwendungsszenario-onkologie.html) blickt ins Jahr 2024: KI- basierte Assistenzsysteme unterstützen Ärzte bei Diagnose und Therapieentscheidungen. Krebskranke Menschen können individueller und zielgerichteter als je zuvor behandelt werden. Im Szenario leidet der 65-jährige Patient an einer der häufigsten Krebsarten, dem Lungentumor.
Das Anwendungsszenario: KI unterstützt Ärzte in ihrer Entscheidungsfindung
2024: Anton Merk hat jahrelang geraucht und leidet an der Lungenkrankheit COPD. Beide Informationen stehen mit seinem Einverständnis in seiner digitalen Patientenakte. Das
Assistenzsystem auf Basis von KI, mit dem die Hausärztin von Anton Merk auf dessen Patientenakte zugreift, empfiehlt: Vorsorgeuntersuchung bei einem Lungenfacharzt (Abb. 1A).
Der Lungenfacharzt verwendet ebenfalls das KI-Assistenzsystem und kann die Patientenakte einsehen. Ein Computertomograph (CT) durchleuchtet Anton Merks Lunge mit niedriger Strahlendosis. Bei der Auswertung der CT-Bilder lässt sich der Facharzt ebenfalls durch das KI- Assistenzsystem unterstützen und diagnostiziert einen Lungentumor (Abb. 1B).
Nachdem die CT-Bilder mit Hilfe von KI ausgewertet wurden, vergleicht das KI-Assistenzsystem den Fall von Anton Merk mit ähnlichen Fällen anderer Patienten. Auf Basis dieses Vergleichs und der körperlichen Verfassung des Patienten empfiehlt das Assistenzsystem eine Operation (OP) als aussichtsreichsten ersten Behandlungsschritt.
chirurgischen Arbeitsschritte. Das System warnt darüber hinaus, wenn Ärzte während der OP nah an ein wichtiges Blutgefäß kommen. So können die Ärzte die OP so effektiv wie möglich
durchführen und gleichzeitig für den Patienten so schonend wie möglich gestalten.
Die OP verläuft erfolgreich. Anton Merk wird aus der Klinik entlassen. Mit seinem Lungenfacharzt bespricht er die medikamentöse Behandlung. Dabei greift der Facharzt 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. Auf diese Weise lässt sich der Erfolg unterschiedlicher Therapie-Alternativen viel besser vorhersagen. Gemeinsam wählen Anton Merk und sein behandelnder Arzt diejenige
Chemotherapie aus, die das beste Verhältnis aus Wirksamkeit und Nebenwirkungen erwarten lässt (Abb. 1C).
Nach Abschluss der Chemotherapie möchte Anton Merk, dass die gesammelten Daten der letzten Monate in seine digitale Patientenakte einfließen, wo er sie jederzeit ein-sehen und verwalten kann.
Dann sind seine Krankheit und die Behandlung lückenlos dokumentiert und mögliche Auffälligkeiten lassen sich frühzeitig erkennen.
Anton Merk stimmt einer freiwilligen Datenspende zu: Seine Daten stehen entsprechend
anonymisiert und datenschutzkonform Ärzten und Wissenschaftlern zur Verfügung – ein kleiner Beitrag, damit kommende Lungenkrebs-Patienten bessere Heilungschancen haben (Abb. 1D).
Abb. 1: Mit Künstlicher Intelligenz gegen Krebs: Im Jahr 2024 ist die Behandlung von
Krebserkrankungen wie etwa Lungenkrebs so zielgerichtet und individuell wie nie zuvor – dank eines medizinischen Assistenzsystems auf KI- Basis (©Plattform Lernende Systeme).
Diese Technologie steckt hinter dem Anwendungsszenario
Am Hasso-Plattner-Institut in Potsdam haben Forscher gemeinsam mit Experten aus Medizin und
Ärzteschaft eine Software entwickelt, mit der die Behandlung von Krebspatienten verbessert werden soll.
Das System kombiniert weltweite Forschungsergebnisse, medizinische Leitlinien und internationale Patientendaten und wertet diesen riesigen Datenschatz mit Hilfe von KI aus. Ärzte können mit dieser Software über ihre eigene Erfahrung hinaus auf ein breites Wissen zugreifen und auf dieser Basis
Entscheidungen bei der Behandlung von Lungenkrebs treffen. Im Szenario gehen wir davon aus, dass ein solches Assistenzsystem in etwa 5 Jahren breite Anwendung finden kann und Ärzte ihre Patienten auf dieser Basis beraten können. Durch die breite Anwendung einer solchen Software könnten Prävention, Früherkennung und Behandlung von Lungenkrebs verbessert werden.
und Forschung (BMBF) auf Anregung des Fachforums Autonome Systeme des Hightech-Forums und acatech gegründet. Sie vereint Expertinnen und Experten
aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Zivilgesellschaft aus dem Bereich Künstliche Intelligenz. In Arbeitsgruppen entwickeln sie Handlungsoptionen und Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von Lernenden Systemen. Ziel der
Plattform ist es, als unabhängiger Vermittler den gesellschaftlichen Dialog zu fördern und Deutschland als führenden Technologieanbieter für Lernende Systeme zu positionieren. Die Leitung der Plattform liegt bei Bundesministerin
Anja Karliczek (BMBF) und Karl-Heinz Streibich (Präsident acatech).
Die Datenspende wird so wertvoll und wichtig wie die Blutspende
Noch gilt es, einige rechtliche und technologische Herausforderungen zu meistern, damit aus dem Anwendungsszenario Realität werden kann. So gibt es etwa noch keinen zentralen Ort, an dem die individuellen Daten eines Patienten zusammengeführt werden. Bisher haben Hausärzte einen anderen Datenfundus als Krankenhäuser oder Krankenkassen. Die Patientendaten anderer Krebsfälle stehen Ärzten bei der Therapieentscheidung nur teilweise für einen Vergleich mit ihrem Patienten zur Verfügung.
Ich gehe davon aus, dass künftig die freiwillige Datenspende so relevant wird wie heute die Blutspende.
Die Daten könnten dann in anonymisierter Form auf einer zentralen Plattform mit dem weltweiten Wissen kombiniert und für Forschung und Therapie bereitgestellt werden. Zunächst müssen wir jedoch klären, wie unsere personenbezogenen Daten auf einer solchen Plattform vor Missbrauch geschützt werden können.
Der Datenschutz ist nicht die einzige Herausforderung. Bevor Lernende Systeme Krebspatienten zugute kommen können, müssen wir auch klären, wer für mögliche Fehleinschätzungen Lernender Systeme haftet und wie die Einschätzungen von KI-Systemen transparent und nachvollziehbar werden können. An diesen Fragen arbeiten Fachleute der Plattform Lernende Systeme aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft.
KI und Daten stehen im Mittelpunkt des Szenarios. Patientendaten sind hochsensible Daten; umso wichtiger ist es, offen mit allen gesellschaftlichen Gruppen in den Dialog zu treten. Nur so kann unser Szenario von einer KI-basierten Assistenz für mehr Gesundheit Realität werden.
Karl-Heinz Streibich
Ko-Vorsitzender der
Plattform Lernende Systeme und Präsident von acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften Geschäftsstelle
Karolinenplatz 4 80333 München
Tel.: 089/520309-0 E-Mail: info@acatech.de
K.-H. Streibich, acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, München.
In Germany, nearly 500,000 people get cancer every year; around 220,000 die from it. This makes cancer the second leading cause of death in our country.
The recently proclaimed National Decade against Cancer of the Federal Ministry of Education and Research aims at research findings being translated more quickly and effectively into medical care for people who suffer from cancer. How can artificial intelligence (AI) significantly improve the chances of recovery for cancer patients in just 5 years? This is shown in the application scenario of Plattform Lernende Systeme, Germany’s platform for artificial intelligence.
Keywords: Artificial intelligence, application scenario, lung cancer
