Zeitschrift für klinische und experimentelle Onkologie

Künstliche Intelligenz in der Krebsbehandlung

Rajesh Ravindran Nair

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Begriff für simulierte Intelligenz in Maschinen. Diese Maschinen sind so programmiert, dass sie wie Menschen „denken“ und die Art und Weise nachahmen, wie Menschen handeln. Die Ziele der künstlichen Intelligenz umfassen Lernen, logisches Denken und Wahrnehmen. Die Maschinen werden mithilfe eines interdisziplinären Ansatzes auf der Grundlage von Mathematik, Informatik, Linguistik, Psychologie und mehr vernetzt. Seit ihren Anfängen steht die künstliche Intelligenz unter Beobachtung von Wissenschaftlern und der Öffentlichkeit. Ein gemeinsames Thema ist die Idee, dass Maschinen so weit entwickelt werden, dass Menschen nicht mehr mithalten können und sich selbständig machen und sich exponentiell neu entwickeln. Ein weiteres Thema ist die Idee, dass Maschinen in die Privatsphäre von Menschen eindringen und sogar als Waffe eingesetzt werden können. Andere Argumente diskutieren die Ethik der künstlichen Intelligenz und ob intelligente Systeme wie Roboter mit den gleichen Rechten wie Menschen behandelt werden sollten oder nicht. Künstliche Intelligenz (KI) taucht in Krankenhäusern und Kliniken auf der ganzen Welt sowohl in der Forschung als auch in der direkten Patientenversorgung auf. Dabei wird maschinelles Lernen verwendet, um Patientenergebnisse vorherzusagen, Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungen vorzuschlagen. Im Bereich der Onkologie können neue KI-Technologien Tumore erkennen, Krebs diagnostizieren und sogar Empfehlungen für Chemotherapiebehandlungen erstellen, die in Echtzeit auf der Grundlage der Patientenreaktionen angepasst werden. Der KI-Algorithmus von Google kann Krebsmetastasen mit einer Genauigkeit von 92 % erkennen. Die KI-Software von Google umfasst eine Reihe von Gesundheitsfunktionen, von der Vorhersage der Zeit, die ein Patient im Krankenhaus verbringen wird, über die Wahrscheinlichkeit einer erneuten Einweisung bis hin zur Beurteilung des Sterberisikos. Neben der schnellen Durchsicht umfangreicher Krankenakten zur Bewertung dieser Kennzahlen verfügt die KI von Google über eine Reihe pathologischer Funktionen. Zu den bekanntesten Anwendungen gehören die Erkennung diabetischer Augenkrankheiten, die Ausweitung der Genomforschung und die Verwendung digitaler Pathologie zur Krebserkennung. Die KI-Krebserkennungsfunktionen von Google wurden in einem Artikel mit dem Titel „Erkennung von Krebsmetastasen auf Gigapixel-Pathologiebildern“ veröffentlicht. Mithilfe eines Convolutional Neural Network, einer Methode, bei der Computer Vorhersagen auf der Grundlage der Erkennung visueller Muster treffen, konnten Tumore bis zu einer Größe von 100 x 100 Pixeln mit einer Genauigkeit von 92,4 Prozent erkannt werden.