KI enttarnt Bauchspeicheldrüsenkrebs lange vor Symptomen

Pankreaskarzinome werden in vielen Fällen erst spät diagnostiziert, denn die Symptome sind unspezifisch, und gerade in einem frühen Stadium treten oftmals gar keine Beschwerden auf. Diese späte Erkennung führt in den meisten Fällen zu einer schlechten Prognose, da ein operativer Eingriff bei fortgeschrittenen Erkrankungen nicht mehr möglich ist. Erschwert wird eine frühe Diagnose von Pankreaskrebs dadurch, dass die konventionelle Bildgebung in einem frühen Erkrankungsstadium oftmals keine zuverlässigen Hinweise liefert.

Mithilfe von KI könnte sich dies ändern: So gelingt es zum Beispiel mit dem KI-System REDMOD, dem Radiomics-based Early Detection Model, subtile Gewebemuster zu erkennen und damit deutlich früher, als es mit der herkömmlichen Computertomografie (CT) möglich wäre.

REDMOD im Praxistest

Trainiert wurde REDMOD an einer multiinstitutionellen Kohorte aus 969 CT-Aufnahmen (156 prädiagnostisch, 813 Kontrollen), getestet an einem unabhängigen Datensatz mit 493 Scans (63 prädiagnostisch, 430 Kontrollen) – mit einem Verhältnis von rund 6,8:1, was eine realistische Niedrigprävalenz-Situation der Früherkennung abbildet.

Eingeschlossen wurden ausschließlich prospektiv als unauffällig befundete CT-Aufnahmen, die 3–36 Monate vor der histopathologischen Diagnose eines duktalen Pankreasadenokarzinoms (PDA) entstanden waren und zusätzlich durch einen zweiten Radiologen verifiziert wurden. Die mediane Vorlaufzeit bis zur Diagnose betrug 475 Tage (Spanne 97–1076). Mithilfe eines Algorithmus wurden aus den zunächst 968 anfänglichen radiomischen Merkmalen pro Bauchspeicheldrüsenvolumen 40 Biomarker identifiziert.