Gehirnmetastasen im Blick: Künstliche Intelligenz als Helfer

Stell dir vor, ein Computer könnte Gehirnmetastasen so gut erkennen wie ein Arzt. Forschende haben herausgefunden, wie das möglich ist.

Hast du schon mal von Gehirnmetastasen gehört? Das sind Krebszellen, die sich vom ursprünglichen Tumor im Körper lösen und ins Gehirn wandern. Diese Metastasen sind schwer zu erkennen und zu behandeln. Doch Forschende haben eine spannende Idee: Sie wollen Computerprogramme entwickeln, die Gehirnmetastasen auf MRT-Bildern erkennen können.

Was die Forschenden herausgefunden haben

Die Forschenden haben herausgefunden, dass Computerprogramme, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, sehr gut Gehirnmetastasen erkennen können. Diese Programme können MRT-Bilder analysieren und die Metastasen genau markieren. Das ist wichtig, weil Ärzte dann schneller und genauer wissen, wo die Metastasen sind und wie gut die Behandlung wirkt.

Wie haben sie das gemacht?

Um das zu erreichen, haben die Forschenden viele MRT-Bilder von Patienten mit Gehirnmetastasen gesammelt. Diese Bilder wurden von erfahrenen Ärzten genau markiert, also „annotiert“. Die Ärzte haben das zweimal gemacht: einmal von Grund auf und einmal mit Hilfe der Computerprogramme. So konnten die Forschenden sicherstellen, dass die Markierungen sehr genau sind. Diese genauen Markierungen werden dann verwendet, um die Computerprogramme zu trainieren.

Warum ist das wichtig?

Das ist wichtig, weil es Ärzten hilft, Gehirnmetastasen schneller und genauer zu erkennen. Das bedeutet, dass Patienten schneller die richtige Behandlung bekommen können. Außerdem können die Programme auch nach der Behandlung helfen, um zu sehen, ob die Metastasen kleiner geworden sind oder verschwunden sind. Das kann die Heilungschancen verbessern.

Du willst mehr über die Studie wissen?

Die Forschenden, die an diesem Projekt beteiligt waren, sind Nazanin Maleki, Raisa Amiruddin, Ahmed W. Moawad und viele andere. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht.

Zum Original-Paper auf ArXiv