KI soll Diagnostik von Leberkrebs unterstützen

Mannheim – Bei Leberkrebs ist es für die Prognose der Betroffenen entscheidend, die Erkrankung möglichst frühzeitig zu erkennen. Eine interdisziplinäre Forschungsgruppe der Universitätsmedizin Mannheim will jetzt die Diagnostik der Erkrankung mittels einer künstlichen Intelligenz (KI) verbessern.

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Vorhaben namens „Erstellung eines qualitätsgesicherten Trainings-, Validierungs- und Testdatensatzes hepatozelluläres Karzinom“ (Q-HCC) für 18 Monate mit knapp 600.000 Euro.

Die erste Wahl zur Früherkennung des hepatozelluläres Karzinom ist die Bildgebung, vor allem mittels Mag­net­resonanztomographie (MRT), Computertomographie (CT) oder Ultraschall.

Der Einsatz der sich rasant entwickelnden Möglichkeiten der KI könnte laut den Forschern insbesondere bei der MRT-Bildgebung einen erheblichen Entwicklungsschub leisten: hin zu einer besseren Erkennung krank­haf­ter Befunde, einer Stan­dard­isierung der Befundung, und zu einer Beschleunigung der Diagnostik.

Voraussetzung für den Einsatz der KI in diesem spezialisierten Bereich sind gut definierte Referenzdaten von Leberkrebspatienten. Sie werden benötigt, um die KI zu trainieren. Bislang sind solche Datensätze aber nicht öffentlich verfügbar.

Das neue Forschungskonsortium unter Leitung von Andreas Teufel, Leiter der Sektionen Hepatologie und Klinische Bioinformatik an der II. Medizinischen Klinik der Universitätsmedizin Mannheim (UMM), will diese jetzt zusammenstellen.

Neben der Expertise verschiedener Abteilungen aus Mannheim will die Arbeitsgruppe dazu Ressourcen medi­zi­nischer Fachgesellschaften nutzen, insbesondere der Deutschen und Österreichischen Röntgen­gesell­schaf­ten und der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselerkrankungen (DGVS).

Mit ersten Ergebnissen rechnen die beteiligten Wissenschaftlerr im Jahr 2024. Das Konsortium hat sich verpflichtet, alle erarbeiteten Daten im Anschluss öffentlich verfügbar zu machen.

hil