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Bonner Ärztin: KI hilft bei Charakterisierung von Erkrankungen

Die 39-jährige Nachfolgerin von Prof. Dr. Hans Schild wolle ihre Expertise für high-end Bildgebungsverfahren am Bonner Standort einbringen und so die Diagnostik und Behandlung von Tumorpatienten verbessern, teilte die Hochschule am Dienstag mit. Wissenschaftlich lege Attenberger das Augenmerk auf die präventive und onkologische Diagnostik vor allem von Prostata-, Enddarm- und Leberkrebs. Ihr Ziel sei es, hochsensitive und spezifische Verfahren für die Krankheitsfrüherkennung zu entwickeln. Dazu gehöre die Beurteilung und klinische Einführung von high-end Technologien, das heißt Geräten mit höchster Qualitätsstufe hinsichtlich ihrer technischen Leistungsfähigkeit. Verfahren der KI habe die Medizinerin besonders im Blick. Damit wolle sie Bild-, klinische und molekulare Daten zusammen bewerten. Dies solle unter anderem zur Charakterisierung von Tumoren und zur Beurteilung von Therapieerfolgen genutzt werden, hieß es.

KI wird für große Datenmengen eingesetzt

„Wir wollen so in Zukunft prognostische Marker ableiten, um voraussagen zu können, ob der Patient auf die Behandlung anspricht und wie lang sein Überleben ist. Ziel ist eine maßgeschneiderte Therapie auf Basis dieser Daten“, erklärte Attenberger.
Darüber hinaus strebe sie an, KI-basierte Verfahren in die minimal-invasive radiologische Therapie einzuführen. „Hier könnte KI zum Beispiel zur Automatisierung der Verfahren oder zur Ablaufoptimierung während eines Eingriffs im Interventionsraum ein Schlüssel sein“, sagte die Expertin.

KI werde in der Medizin überall dort eingesetzt, wo große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeitet werden müssten, erklärte das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg. Die Technologie könne so den Arzt bei der Diagnose unterstützen, bei der Priorisierung helfen und die Zeit bis zum Beginn der Therapie verkürzen. KI könne zudem Arbeitsabläufe optimieren und die Patientensicherheit verbessern. Trotz der vielen Erfolgsmeldungen sind laut dem DKFZ die Fähigkeiten der KI bisher auf eng umschriebene Aufgaben begrenzt. Es fehlten prospektive klinische Studien, die zeigen, dass die KI unter klinischen Bedingungen zuverlässig arbeite und die Patientenversorgung verbessere. Viele Fragen seien weiterhin offen, etwa Fragen zu Datenschutz oder Haftung bei Fehlern, hieß es. (ud)

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