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KI erkennt erhöhtes Bauchspeicheldrüsenkrebs-Risiko Jahre im Voraus
Verborgene Vorzeichen: Ein KI-Modell liest aus gewöhnlichen Blutwerten und Diagnosen der vergangenen Jahre ein erhöhtes Risiko für Bauchspeicheldrüsenkrebs heraus. In einer großen rückblickenden Datenauswertung unterschied es spätere Krebspatienten selbst drei Jahre vor der Diagnose von anderen Personen. Für einen tatsächlichen Nutzen bei der Früherkennung fehlen allerdings bislang klinische Belege.
Rochester (U.S.A.). Bauchspeicheldrüsenkrebs wird häufig erst entdeckt, wenn der Tumor bereits weit fortgeschritten ist. Dann sind die Behandlungsmöglichkeiten oft eingeschränkt. Weil die Erkrankung vergleichsweise selten ist, wäre es aber kaum praktikabel, die gesamte Bevölkerung regelmäßig mit aufwendigen Bildgebungsverfahren zu untersuchen.
Eine mögliche Lösung liegt in Informationen, die Ärzte ohnehin sammeln: Diagnosen, Blutbilder und andere Routinelaborwerte aus elektronischen Patientenakten. Einzelne dieser Daten sind für sich genommen meist unauffällig. Ihre Veränderungen und zeitlichen Kombinationen könnten jedoch auf ein erhöhtes Krebsrisiko hindeuten, lange bevor typische Beschwerden auftreten.
Forscher der Mayo Clinic um Dr. Cornelius A. Thiels haben nun untersucht, ob sich solche zeitlichen Muster mithilfe künstlicher Intelligenz erkennen lassen. Dafür entwickelten sie ein sogenanntes Transformer-Modell, das Abfolgen medizinischer Einträge und Laborwerte miteinander verknüpft. Die Untersuchung liegt bislang als wissenschaftlicher, noch nicht fachbegutachteter Preprint vor. Eine weitere Auswertung stellte das Team auf einem Chirurgenkongress vor.
Für den Preprint werteten die Forscher Daten von 183.098 Menschen aus. Darunter waren 6.017 Patienten, bei denen später Bauchspeicheldrüsenkrebs diagnostiziert wurde, sowie 177.081 Vergleichspersonen. Die verfügbaren Krankengeschichten reichten im mittleren Wert zwölf Jahre zurück. Das Modell lernte daraus, welche Abfolgen vor einer späteren Diagnose häufiger auftraten als bei Menschen ohne diese Erkrankung.
Eine Rolle spielten unter anderem Veränderungen von Blutbildwerten und Hinweise auf Stoffwechselerkrankungen. Auch Diabetes oder Entzündungen der Bauchspeicheldrüse gehören zu den bekannten Risikosignalen. Entscheidend ist bei dem Ansatz aber gerade nicht ein einzelner auffälliger Messwert, sondern das Muster aus vielen Einträgen über längere Zeit.
„Wir wissen, dass sich Bauchspeicheldrüsenkrebs über fünf bis sieben Jahre entwickelt, aber die Dinge, die Ärzte oder Patienten bemerken, treten erst auf, wenn es zu spät ist“, erklärt Dr. Cornelius A. Thiels.
Die Software könnte deshalb einmal helfen, aus der großen Gruppe scheinbar gesunder Menschen diejenigen herauszufiltern, für die eine gezielte weiterführende Untersuchung sinnvoll wäre. Ob sich damit tatsächlich mehr Tumoren in einem behandelbaren Stadium finden lassen, bleibt allerdings offen.
Für die Überprüfung ließ das Team das Modell jeweils an Daten anderer Standorte desselben Klinikverbunds testen. Ein Jahr vor der späteren Krebsdiagnose erreichte es bei der Unterscheidung von Erkrankten und Vergleichspersonen einen AUROC-Wert von 0,837. Zwei Jahre vorher lag der Wert bei 0,797 und drei Jahre vorher bei 0,760.
Diese Kennzahl beschreibt, wie gut ein Verfahren Personen mit unterschiedlichem Risiko voneinander trennt: 0,5 wäre nicht besser als Zufall, 1,0 eine perfekte Trennung. Ein Wert von 0,760 bedeutet daher nicht, dass 76 Prozent aller künftigen Krebserkrankungen richtig erkannt würden. Er deutet vielmehr auf ein statistisch nutzbares, aber keineswegs fehlerfreies Warnsignal hin.