Künstliche Intelligenz optimiert Risikobewertung bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs
Berlin/München – Eine Arbeitsgruppe aus Berlin, Köln und München hat eine neue Methode entwickelt, um mit der Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Wahrscheinlichkeit für Rezidive bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs (NSCLC) besser abzuschätzen. Das Team veröffentlichte die Ergebnisse im Fachmagazin Nature Communications (2025; DOI: 10.1038/s41467-025-65783-z).
Die aktuelle initiale Patientenstratifizierung bei der Tumorerkrankung basiert auf dem TNM-Stadiumsystem der Union for International Cancer Control. Dieses System bewertet 3 Schlüsselfaktoren: Tumorgröße (T), regionaler Lymphknotenbefall (N) und Fernmetastasen (M). Es ist weithin für seine Objektivität und Reproduzierbarkeit anerkannt und gilt als Goldstandard in der klinischen Praxis.
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