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Medizinische Maßanzüge für Krebspatienten mithilfe von Kipoly

Die Dringlichkeit für mehr Innovation in der Onkologie ist unbestreitbar, jeder zweite in Deutschland erhält irgendwann im Leben eine Krebsdiagnose. Bei Frauen ist Brustkrebs weltweit eine führende Todesursache bei Frauen und die häufigste Krebserkrankung in Deutschland. Mit zunehmender Früherkennung und der Entwicklung von Behandlungsmethoden hat sich die Sterblichkeitsrate bei Brustkrebs in den letzten Jahrzehnten jedoch verbessert. Postoperative adjuvante systemische Therapien wie Chemotherapie, Hormontherapie und Zielwirkstoffe haben dazu beigetragen, die Sterblichkeitsraten von Brustkrebspatientinnen zu verbessern.  

Trotz dieser Verbesserungen erliegt mindestens jede vierte Frau dieser Krankheit. Frauen mit Brustkrebsvorgeschichte und vergangener Brustkrebsbehandlung haben stets ein höheres Brustkrebsrisiko. Darüber hinaus haben Patientinnen mit rezidivierendem Brustkrebs schlechtere Prognosen als solche, die nicht rezidiviert sind. „Es wird Zeit für eine ‚Vision Zero‘ in der Onkologie“. Da sind sich ein Professor der Charité, der Initiator des Krebssymposiums und der Vorstandsvorsitzende der Initiative „Vision Zero 2020“ einig. Im Rahmen komplexer Krebserkrankungen fordern sie eine intelligente digitale Erfassung und Vernetzung der Daten. Jeder Arzt sollte quantitativ vielfältige Patientendaten über die Vorgeschichte, den Krankheitsverlauf und die Behandlung von Krebspatienten abrufen können. 

Die KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie Muster in großen Datenmengen erkennt, Beziehungen zwischen komplexen Merkmalen in den Daten extrahiert und Merkmale in Daten (einschließlich Bildern) identifiziert, die vom menschlichen Gehirn nicht leicht wahrgenommen werden können. Sie hat bereits Ergebnisse in der Radiologie erbracht, wo Kliniker Computer einsetzen, um Bilder schnell zu verarbeiten, so dass Radiologen ihre Konzentration auf Aspekte lenken können, die für ihr technisches Urteilsvermögen entscheidend sind. Zum Beispiel hat CE im vergangenen Jahr die erste KI-basierte Software genehmigt, die Bilder schnell verarbeitet und Radiologen bei der Erkennung von Brustkrebs in Screening-Mammographien unterstützt. 

Kipoly konzentriert sich auf die Integration der KI-Technologie in die Krebsbehandlung, die die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Diagnose verbessern, die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und zu besseren Gesundheitsergebnissen führen könnte. Eine KI-gesteuerte klinische Versorgung hat das Potenzial, eine wichtige Rolle bei der Verringerung gesundheitlicher Ungleichheiten zu spielen, insbesondere in Entwicklungsländern. 

Das Projekt Sina repräsentiert unser Bemühen um die Anwendung der KI in der Brustkrebsforschung und hat folgende Schwerpunkte: 

  1. Wissenschaftliches Text-Mining und Datenanalyse 

  1. Rezidivrisiko vorhersagen 

  1. Remissionschance vorhersagen 

  1. Prognose der individualisierten Behandlung 

Das Zusammenführen von Continual Learning und Federated Learning ist der Höhepunkt dieses Projekts. Federated Learning ermöglicht es uns, Modelle des maschinellen Lernens auf sensible Daten unter Wahrung der Privatsphäre zu trainieren. Daher können wir gemeinsam ein Modell mit sensiblen Daten an verschiedenen Orten wie z.B. Krankenhäusern konsequent oder gleichzeitig trainieren. Mit dieser Technik können nun zahlreiche bisher unbrauchbare Datenquellen für kollaboratives maschinelles Lernen genutzt werden. Kontinuierliches Lernen baut auf der Idee auf, kontinuierlich und adaptiv über die Außenwelt zu lernen und die autonome inkrementelle Entwicklung immer komplexerer Fähigkeiten und Kenntnisse zu ermöglichen. Im Bereich der Medizin hängt die Verbesserung der Entscheidungsfindung auf der Grundlage der künstlichen Intelligenz stark von der Fähigkeit unseres Systems ab, sich im Laufe der Zeit anzupassen, da jeder einzelne Krankheitsfall einzigartig ist und eine präzise Untersuchung, Diagnose, Prognose und Monitoring erfordert.  Stellen Sie sich nun ein System vor, das in der Lage ist von mehreren Ärzten in verschiedenen Kliniken ohne Datenübertragung außerhalb der Klinik zu lernen und sich anzupassen. Ein medizinischer Maßanzug für jeden Patienten ist gefragt. Das ist die ganze Idee hinter Kipoly! 

Wenden Sie sich mit Fragen oder Ideen für die nächsten Schritte per E-Mail an Reza Esfahanian esfahanian@kipoly.com . 

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