27.04.2023

Neue KI kann frühe Anzeichen von Krebs Jahre vor einem CT-Scan erkennen

Das Tool Sybil sucht nach Anzeichen dafür, wo Krebs wahrscheinlich auftreten wird. Und ist Wissenschaftler:innen nach einem Scan teilweise um Jahre voraus.
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(c) Stock.Adobe/samunella- Sybil soll frühzeitig Lungenkrebs aus einem einzigen Scan erkennen können.

Forschende in Boston stehen kurz vor einem großen Fortschritt bei der Lungenkrebsvorsorge: Eine Künstliche Intelligenz namens Sybil kann, so heißt es, frühe Anzeichen der Krankheit erkennen, Jahre bevor Ärzte sie auf einem CT-Scan finden würden.

Sybil betrachtet Scan auf andere Weise

Das neue KI-Tool wurde, einem Bericht von NBC folgend, von Wissenschaftlern des „Mass General Cancer Center“ und des „Massachusetts Institute of Technology“ (MIT) in Cambridge entwickelt. In einer Studie wurde gezeigt, dass es in 86 bis 94 Prozent der Fälle genau vorhersagen kann, ob eine Person im nächsten Jahr an Lungenkrebs erkranken wird.

Das „Center for Disease Control and Prevention“ in den USA empfiehlt aktuell, dass Erwachsene mit Lungenkrebsrisiko jährlich eine niedrig dosierte CT-Untersuchung zur Früherkennung durchführen lassen. Doch selbst bei einem regelmäßigen Screening könne es passieren, dass das geschulte Auge von Radiologen nicht alles erkennt. Hier kommt Sybil ins Spiel.

„Das bloße Auge kann nicht alles sehen“, wird Lecia Sequist, Onkologin und Programmleiterin der Klinik für Krebsfrüherkennung und -diagnostik am Massachusetts General Hospital bei NBC zitiert. „Die KI, die wir entwickelt haben, betrachtet den Scan auf eine völlig andere Weise als ein menschlicher Radiologe.“

Noch keine Zulassung

Das Problem dabei: Sybil ist noch nicht von der „Food and Drug Administration“ (FDA) für den Einsatz außerhalb klinischer Studien zugelassen.

Bisher sind über 300 KI-Tools für den radiologischen Einsatz erlaubt. Die meisten davon als Unterstützung bei der Diagnose und Behandlung von Krebs, nicht aber zur Vorhersage des künftigen Krebsrisikos einer Person.

Wachstum, Muster und Störungen

So funktioniert Sybil: Das KI-Tool sucht konkret nach Anzeichen dafür, wo Krebs wahrscheinlich auftauchen wird, sodass Ärzte wissen, wo sie suchen müssen, um ihn dann so früh wie möglich zu erkennen.

Um das Krebsrisiko vorherzusagen, stütze sich die Künstliche Intelligenz dabei auf einen einzigen CT-Scan. Es analysiert das dreidimensionale Bild und sucht nicht nur nach Anzeichen für abnormales Wachstum in der Lunge, sondern auch nach anderen Mustern oder Störungen, die Wissenschaftler noch nicht vollständig verstehen, erklärte Florian Fintelmann, Radiologe am „Mass General Cancer Center“ und einer der Forscher, die an Sybil arbeiten.

Basierend auf dem, was sie sieht, trifft die KI Vorhersagen darüber, ob eine Person in den nächsten ein bis sechs Jahren Lungenkrebs entwickeln wird. Es hätte bereits Fälle gegeben, in denen sie Anzeichen von Krebs erkannt habe, die erst Jahre später auf einem CT-Scan entdeckt worden wären.

Sybil und das Datenproblem

Allerdings gibt es noch Geburtsschwierigkeiten bei den Prognosen. Die Wissenschaftler:innen, die Sybil entwickelt haben, haben eingeräumt, dass die Daten, die zur Entwicklung des KI-Tools verwendet wurden, „noch nicht genügend afroamerikanische oder hispanische Patienten umfassen, um auf eine breite Anwendbarkeit vertrauen zu können.“

Die FDA selbst hat bereits im Vorjahr einen Schritt unternommen, um dieses Problem anzugehen: Die Organisation wird künftig von Forschern und Unternehmen, die eine Zulassung für medizinische Produkte beantragen, die Vorlage eines Plans verlangen, der auch die Vielfalt in klinischen Studien sicherstellt.

Weiters gibt es noch Bedenken wegen Überdiagnosen. Ärzte könnten Patienten einer möglicherweise unnötigen Biopsie für einen Knoten unterziehen, der sich als gutartig herausstellt, so die Sorge.

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(c) Michael Meier - Maximilian Kindler, Gründer von incaseof.law.

Rund 600 Rauchfangkehrerbetriebe gibt es in Österreich, rund 350 davon arbeiten mit der Grazer Branchensoftware WinChim. Sie können überfällige Rechnungen nun direkt aus dem Verrechnungsmodul an das Wiener LegalTech incaseof.law übergeben. Die Plattform übernimmt den weiteren Prozess, vom außergerichtlichen Mahnverfahren bis zur gerichtlichen Durchsetzung.

Die beiden Unternehmen haben die Kooperation Anfang Oktober bekannt gegeben. Für das Startup von Gründer und CEO Maximilian Kindler ist WinChim nach eigenen Angaben die erste Branchensoftware, über die es eine ganze Branche erreicht.

Viele kleine Rechnungen, wenig Zeit

Die Leistungen der Rauchfangkehrer sind gesetzlich vorgeschrieben, die Tarife reguliert. Daraus ergibt sich ein eigenes Forderungsbild: sehr viele kleine, wiederkehrende Rechnungen an Privathaushalte und Hausverwaltungen. Die Betriebe zählen im Schnitt sechs Beschäftigte, offene Rechnungen verfolgt meist der Inhaber selbst. Eine klassische Inkassobeauftragung zahle sich bei Kleinbeträgen oft nicht aus, heißt es weiter.

„Unsere Anwender wollen kehren, messen und beraten, nicht Zahlungserinnerungen schreiben. Mit incaseof.law ist der offene Posten in unserer Buchhaltungssoftware mit einem Klick erledigt, der Rest passiert im Hintergrund“, sagt Martin Haidenthaler, Gründer von WinChim. Das Unternehmen wurde 1999 in Graz gegründet und ist nach eigenen Angaben Marktführer unter den Rauchfangkehrerbetrieben in sieben Bundesländern.

„Rauchfangkehrer sind das Paradebeispiel für eine Branche, in der Forderungsmanagement bisher schlicht nicht stattfindet, weil es sich nicht auszahlt. Über WinChim erreichen wir die Betriebe dort, wo ihre Rechnungen entstehen. Ab jetzt kommt das Geld dorthin, wo es hingehört: auf das Konto des Betriebs.“

Die Inkassokosten trägt der säumige Schuldner

Laut Aussendung zahlt die Plattform eingehende Beträge ohne Abzüge an den Betrieb aus. Woran incaseof.law dann verdient, erklärt Kindler auf brutkasten-Anfrage: „Der Rauchfangkehrer zahlt uns nichts, weder Provision noch Gebühr. Unser Umsatz kommt ausschließlich vom säumigen Schuldner, und zwar aus den Inkassokosten und den Verzugszinsen.“

Diese Kosten sind laut Kindler durch die Verordnung über die Höchstsätze der Inkassoinstituten gebührenden Vergütungen gedeckelt. Zudem müssen sie nach dem Allgemeinen bürgerlichen Gesetzbuch (ABGB) in einem angemessenen Verhältnis zur Forderung stehen. Die Verordnung würde es ihm zufolge auch erlauben, dem Auftraggeber eine Gebühr zu verrechnen. Darauf verzichte man ausnahmslos.

Was das für Schuldner:innen bedeutet, zeigt ein Rechenbeispiel des Gründers. Bei einer offenen Rechnung über 80 Euro fallen mit der ersten Zahlungsaufforderung rund 25 Euro inklusive Umsatzsteuer an, dazu Verzugszinsen von wenigen Cent. Das entspricht einem Aufschlag von rund 31 Prozent. Wer nach der ersten Aufforderung zahlt, bleibt laut Kindler bei diesem Betrag. Bezahlt werden kann über ein Online-Portal, auf Wunsch in Raten über bis zu zwölf Monate. Zu den Kosten bei weiteren Mahnschritten oder im gerichtlichen Verfahren machte Kindler keine Angaben.

Noch keine Zahlen für die Branche

Zahlen für die Rauchfangkehrerbranche gibt es noch nicht, die Anbindung ist erst seit Anfang Oktober aktiv. Kindler erwartet aber eine sehr hohe Quote, weil die Leistung gesetzlich vorgeschrieben, dokumentiert und zu regulierten Tarifen verrechnet sei: „Echten Streit über die Forderung gibt es da kaum. Meistens ist die Rechnung schlicht liegen geblieben.“

Zahlt ein Schuldner trotz mehrerer Mahnschritte nicht, geht der Fall laut Kindler auf derselben Plattform ins gerichtliche Forderungsmanagement über, mit Anbindung an den Elektronischen Rechtsverkehr in Österreich und Deutschland.

Weitere Branchen im Blick

Seit Mai können Kund:innen der Finanzautomatisierungsplattform ibana das Inkasso direkt aus deren Plattform beauftragen (brutkasten berichtete).

Als weitere Branchen sieht sich das Startup laut Kindler Hausverwaltungen, das Gesundheits- und Pflegeumfeld und das Handwerk an und entwickelt dafür eigene Produktlinien. „Die Logik ist überall gleich: viele kleine Rechnungen, kleine Betriebe, kaum Zeit für das Mahnwesen“, so Kindler. Weitere Anbieter will incaseof.law nennen, sobald die Verträge stehen.

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