Mayo Clinic: KI erkennt Bauchspeicheldrüsenkrebs bis zu drei Jahre vor der Diagnose

Forscher der Mayo Clinic und des University of Texas MD Anderson Cancer Center haben ein KI-Modell namens REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model) entwickelt, das Anzeichen von Bauchspeicheldrüsenkrebs auf CT-Aufnahmen bis zu drei Jahre vor einer klinischen Diagnose erkennen kann. Anstatt nach einem sichtbaren Tumor zu suchen, analysiert das System radiomische Muster – subtile Störungen in der Gewebetextur und -struktur, die für das menschliche Auge oft zu geringfügig sind, um sie zu erkennen.

Das Team trainierte REDMOD anhand von 969 CT-Aufnahmen, bevor es an einem separaten Datensatz von 63 Aufnahmen getestet wurde – von Patienten, bei denen später die häufigste Form von Bauchspeicheldrüsenkrebs diagnostiziert wurde, allesamt vor der Diagnose aufgenommen, zusammen mit 430 gesunden Kontrollpersonen.

REDMOD identifizierte 46 der 63 Voraufnahmen korrekt, eine Erkennungsrate von 73 %, im Schnitt rund 16 Monate vor der Diagnose. Menschliche Radiologen hatten zuvor alle 63 Aufnahmen als unauffällig eingestuft; als zwei Radiologen sie gemeinsam mit REDMOD erneut prüften, erkannten sie frühe Anzeichen nur in 38,9 % der Fälle. Von den 430 gesunden Kontrollpersonen wurden 81 fälschlicherweise als verdächtig eingestuft.

Die KI lieferte in zwei weiteren Datensatztests mit unterschiedlicher Ausrüstung in verschiedenen Kliniken konsistente Ergebnisse.

Bauchspeicheldrüsenkrebs ist auf dem Weg, bis 2030 die zweithäufigste krebsbedingte Todesursache in den USA zu werden; in 85 % der Fälle wird die Erkrankung erst entdeckt, wenn sie sich bereits ausgebreitet hat.

Die Forscher planen, REDMOD an größeren und vielfältigeren Gruppen zu testen und zu untersuchen, wie es in bestehende klinische Arbeitsabläufe integriert werden kann. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift Gut veröffentlicht.