HAMBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf dem 77. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Urologie wurden bahnbrechende Ergebnisse des KITTU-Projekts vorgestellt. Dieses nutzt Künstliche Intelligenz, um multidisziplinäre Tumorkonferenzen durch erklärbare Therapieempfehlungen für Urothel- und Nierenzellkarzinome zu unterstützen. Die KI-gestützten Vorschläge versprechen eine Verbesserung der Behandlungsqualität und der onkologischen Langzeitergebnisse.
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Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die medizinische Entscheidungsfindung steht vor einem bedeutenden Durchbruch. Auf dem 77. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Urologie in Hamburg wurden die ersten Ergebnisse des KITTU-Projekts präsentiert, das von der Universitätsmedizin Mainz entwickelt wurde. Ziel des Projekts ist es, multidisziplinäre Tumorkonferenzen durch KI-generierte, erklärbare Therapieempfehlungen für Urothel- und Nierenzellkarzinome zu unterstützen.
In westlichen Industrienationen betreffen rund ein Viertel aller Krebserkrankungen Organe des Urogenitaltraktes. Die Auswahl der optimalen Therapie ist komplex und erfordert die Berücksichtigung zahlreicher Faktoren. Hier setzt KITTU an, indem es ein KI-gestütztes Assistenzsystem entwickelt, das evidenzbasierte, individualisierte Therapievorschläge generiert und diese transparent darstellt. Ein interaktives Dashboard visualisiert die KI-Vorschläge und erläutert die Entscheidungsfaktoren nachvollziehbar.
Das System wurde mit strukturierten Patientendaten aus Tumorkonferenzen der Universitätsmedizin Mainz trainiert. Dabei kamen Verfahren des Maschinellen Lernens wie CatBoost, XGBoost und Random Forest sowie Deep Learning-Modelle zum Einsatz. Die Ergebnisse zeigen eine vielversprechende Prognosegenauigkeit von über 70 Prozent, in einigen Fällen sogar über 90 Prozent. Besonders hohe F1-Scores wurden bei der medikamentösen Therapie von Nierenzellkarzinomen erreicht.
Die nächste Phase des Projekts beginnt im Oktober 2025 mit einer prospektiven, multizentrischen Validierungsstudie. Langfristig soll KITTU die onkologische Versorgung durch digitale, interaktive Entscheidungsunterstützung verbessern. Das System bietet zudem Potenzial zur Übertragung auf weitere Tumorentitäten und zur internationalen Nutzung, was einen vielversprechenden Schritt in Richtung KI-gestützter Krebsmedizin darstellt.
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