HEIDELBERG / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein internationales Forschungsteam hat ein neues KI-Modell entwickelt, das die Diagnostik von Prostatakrebs revolutionieren könnte. Durch die Integration erklärbarer KI-Methoden wird die Bewertung der Aggressivität von Prostatakarzinomen transparenter und weniger fehleranfällig. Dies könnte die klinische Akzeptanz und das Vertrauen in KI-gestützte Diagnosen erheblich steigern.
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Ein internationales Forschungsteam unter der Leitung des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) hat ein innovatives KI-Modell entwickelt, das die Diagnostik von Prostatakrebs revolutionieren könnte. Diese neue Technologie zielt darauf ab, die Bewertung der Aggressivität von Prostatakarzinomen transparenter und weniger fehleranfällig zu gestalten. Bisher wurde die Aggressivität von Prostatakrebs hauptsächlich durch das Gleason-Grading bestimmt, eine Methode, die stark von der subjektiven Einschätzung der Pathologen abhängt.
Das neu entwickelte KI-System, bekannt als GleasonXAI, verzichtet auf nachträgliche Erklärungsansätze und basiert direkt auf den Beschreibungen der Pathologie. Dazu wurden über 1000 Gewebeproben von internationalen Experten mit detaillierten Mustererklärungen versehen. Diese umfangreiche Sammlung von erklärungsbasierten Gewebeannotationen stellt eine der größten ihrer Art dar und bietet eine solide Grundlage für die Entwicklung eines KI-Modells, das interpretierbare Entscheidungen treffen kann.
Ein bemerkenswerter Aspekt von GleasonXAI ist die Verwendung sogenannter ‘Soft Labels’, die die Unsicherheiten zwischen den Bewertungen einzelner Pathologen abbilden. Dadurch konnte die KI trotz hoher Variabilität reproduzierbare Ergebnisse erzielen. Im Vergleich zu herkömmlichen Modellen erreicht GleasonXAI eine gleichwertige oder sogar bessere Genauigkeit, während es gleichzeitig eine erhöhte Transparenz bietet.
Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass erklärbare KI ohne Leistungseinbußen praxisnah umgesetzt werden kann. Dies könnte den Einsatz in der Routinepathologie beschleunigen, was besonders in Zeiten steigender Krebszahlen und sinkender Facharztkapazitäten von Bedeutung ist. Darüber hinaus unterstützt das Modell auch die Ausbildung von Nachwuchs-Pathologen, indem es ihnen hilft, typische Muster zu verstehen und schneller sichere Diagnosen zu stellen.
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