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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Ecocircling
© Franz Neumayr - Teresa Millinger (l.), Geschäftsführerin Ecocircling und Grace Sheehan, Investorin und US-Unternehmerin.

Das oberösterreichisch-salzburgische Startup hat knapp ein Jahr nach Projektstart und einem US-Investment seine erste Pilotanlage hochgefahren. Ziel ist es, die starke Importabhängigkeit Österreichs bei Speisefisch zu reduzieren. Die modularen „Cubes“ kombinieren dafür Fischzucht und Pflanzenproduktion in einem geschlossenen Wasserkreislauf, der durch moderne Sensorik und KI-gestütztes Monitoring weitgehend automatisiert betrieben wird.

Ecocircling und die Wasserersparnis

Die aktuelle Pilotanlage ist auf eine Jahresproduktion von bis zu neun Tonnen Wels ausgelegt und punktet vor allem durch einen extrem geringen Ressourcenverbrauch. Millinger erklärt das Prinzip: „Wir geben täglich weniger als fünf Prozent Frischwasser zu, das übrige Wasser wird aufbereitet und wiederverwendet. In unserem Aquaponik-System reinigen zusätzlich die Pflanzen das Wasser, indem sie die Nährstoffe aufnehmen. So kommen wir auf über 90 Prozent Ersparnis gegenüber klassischer Teichhaltung.“

Künftig sollen die Anlagen in unterschiedlichen Größen unter anderem für Hotels, Gastronomie und landwirtschaftliche Betriebe angeboten werden. Dafür musste das Startup jedoch die größte Hürde der Branche meistern: den massiven Energiebedarf.

„Das ist genau der Punkt, an dem viele Wettbewerber gescheitert sind“, sagt die Co-Founderin. „Der entscheidende Faktor ist der Winter: Unsere Fische brauchen eine Beckentemperatur von 26 °C, und dieses Wasser dauerhaft warm zu halten, ist der mit Abstand aufwendigste Energieposten. Genau daran ist bei vielen die Kalkulation zerbrochen. Wir haben unsere Anlagen deshalb konsequent auf diesen Punkt hin optimiert: Durch eine exzellente Dämmung, die den Wärmeverlust von vornherein minimiert, durch eine KI-gesteuerte Wärmerückgewinnung und durch eigene Energiequellen – ein Windrad und eine Biomasseanlage, die als Brennstoff sogar den Abfall aus unserer Gemüseproduktion nutzt.“

PV und Windrad

Dieser Ansatz ist bei Ecocircling bereits in der Umsetzung: Bei der Pilotanlage in Oberösterreich soll in den kommenden Monaten das erwähnte Windrad installiert werden; auch Photovoltaik ist in Planung. „Dadurch fällt der zugekaufte Wärmeanteil sehr gering aus. Genaue Werte für die KWh pro Fisch hängen vom Standort ab. Westliche oder windarme Regionen sind hier benachteiligt“, räumt die Gründerin ein. Durch die eigene Energieversorgung möchte das Startup den Betrieb von den Preisschwankungen des volatilen Marktes entkoppeln. „Damit bleibt unsere Kalkulation planbar, auch wenn die Energiepreise steigen“, so Millinger.

Fokus auf Technologie

Ob es künftig Pläne gibt, diese Prozesstechnologie zu vertreiben, oder „nur“ mit Fischen Geld zu machen, meint Millinger, dass beides in den Köpfen des Teams bestehe, jedoch mit klarer Priorität auf der Technologie.

„Unser Kern ist die Anlage selbst: ein standardisiertes Plug-and-Play-Produkt, das wir künftig in verschiedenen Größen anbieten. Eigene Standorte betreiben wir vor allem als Referenzanlagen. Überzeugend macht das Ganze das Verhältnis von Investition zu Kapazität – 90.000 Euro für zwölf Tonnen Fisch pro Jahr, mit einem Return on Investment von typischerweise unter drei Jahren. Genau diese Kombination aus niedrigem Preis, Standardisierung und geringem Betreuungsaufwand macht die Anlage zu einem echten Produkt. Dass es schon in der Entwicklungsphase internationale Nachfrage gab, bestätigt das.“

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