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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ContextSDK, Investment, Contex, mobile Apps
(c) ContextSDK - Dieter Rappold (l.) und Felix Krause von ContextSDK.

Es kam mit großer Aufmerksamkeit daher. Das Startup ContextSDK wurde von CEO Dieter Rappold, Gründer von Speedinvest Pirates, sowie von Felix Krause (fastlane.tools) gegründet und konnte gleich zu Beginn prominente Investoren für sich gewinnen.

Die erste Finanzierungsrunde wurde von Business Angels wie Peter Steinberger (Gründer von PSPDFKit), Johannes Moser (Gründer von Immerok), Michael Schuster (ehemaliger Partner Speedinvest), Christopher Zemina (Gründer Friday Finance, GetPliant), Ionut Ciobotaru (ehemaliger CEO Verve Group), Eric Seufert (Heracles Capital) und Moataz Soliman (Mitgründer Instabug) angeführt. Kurze Zeit später stieg auch Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner ein – brutkasten berichtete. Nun folgt ein weiteres Investment.

ContextSDK: Expansion in die USA geplant

ContextSDK gab eine Seed-Finanzierung in Höhe von vier Millionen US-Dollar bekannt. Diesmal ist Speedinvest federführend, gemeinsam mit First Momentum Ventures und dem in New York ansässigen Unternehmen Heracles Capital. Die Finanzierung soll dazu verwendet werden, die Anzahl der verarbeiteten mobilen Ereignisse auf über 40 Milliarden zu steigern und die SaaS-basierte Plattform des Unternehmens bis 2025 in den USA einzuführen.

Eine der größten Herausforderungen im Bereich der mobilen Apps besteht nämlich darin, die Absicht der User:innen zu Beginn einer Sitzung zu verstehen und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren. Mobile Apps werden in verschiedenen Kontexten genutzt – unterwegs, in lauten Umgebungen oder vor dem Schlafengehen – und funktionieren doch in jeder Situation gleich. Das Fehlen einer kontextbezogenen Anpassung führt – so die beiden Founder – zu verpassten Gelegenheiten für personalisierte Benutzer:innenerfahrungen und zu einer schlechten User:innenbindung.

Edge-KI

Derzeit verlassen 77 Prozent der Nutzer:innen eine App innerhalb der ersten drei Tage und weitere 95 Prozent innerhalb von drei Monaten. ContextSDK ermöglicht die Anpassung von Apps an den realen Kontext ihrer User:innen “ohne aufdringliche Datenerfassung, die die Privatsphäre gefährdet”.

Dies gelingt durch den Einsatz maschineller Lernverfahren, die auf einem Gerät ausgeführt werden (Edge AI), um etwa 200 Signale zu interpretieren, die automatisch von modernen Smartphones gesammelt werden.

“Die größten Apps der Welt haben ihre Daten, Logik und Entscheidungsfindung auf der Serverseite optimiert”, sagt Rappold. “Es liegt auf der Hand, dass die Kombination mit Edge-KI, die durch maschinelles Lernen auf dem Gerät ermöglicht wird, zu besseren App-Erlebnissen, besserer Kundenbindung und letztlich zur Monetarisierung führen wird.”

Zukunft von mobilen Apps in Anpassung

Laut den Gründern liefern Machine-Learning-Modelle Produktverantwortlichen und CMOs “leistungsstarke Kontextsignale aus der realen Welt, um die Nutzererfahrung während der gesamten Customer Journey kontinuierlich zu optimieren”.

“Wir glauben, dass die Zukunft von mobilen Apps in ihrer Fähigkeit liegt, sich an den realen Kontext der Nutzer anzupassen. Wir führen diesen Wandel an und setzen unsere Vision um, den realen Kontext als neuen Goldstandard für die Interaktion mit mobilen Apps zu etablieren, um bessere Apps zu entwickeln, die Nutzer lieben werden”, sagt Krause.

ContextSDK mit drei Kernprodukten

Die Plattform von ContextSDK bietet derzeit drei Kernprodukte: Context Insights, Context Decision und Context Push. Jedes dieser Produkte zielt auf verschiedene Aspekte des mobilen App-Engagements ab, von Analysen und Messungen bis hin zu In-App-Entscheidungen und Push-Benachrichtigungen. Der auf den Datenschutz ausgerichtete Ansatz des Unternehmens möchte dabei sicherstellen, dass Apps das Nutzer:innen-Erlebnis personalisieren können, ohne dass aufdringliche Daten gesammelt werden müssen oder hohe Infrastrukturkosten anfallen.

“ContextSDK schließt eine kritische Lücke im Ökosystem der mobilen Apps”, sagt Speedinvest Partner Markus Lang. “Ihre Technologie bietet eine dringend benötigte Lösung für Apps, um personalisierte Erfahrungen zu liefern, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.”

Seit dem Start hat ContextSDK über zehn Milliarden Ereignisse verarbeitet, um seine Machine-Learning-Modelle zu trainieren.

“Wir waren beeindruckt von der Tiefe der Vision von ContextSDK und ihrer Fähigkeit, diese so schnell umzusetzen”, sagt David Meiborg, Partner bei First Momentum Ventures. “Ihr Ansatz, den realen Kontext als Proxy für die Userabsicht zu nutzen, ist nicht nur innovativ, sondern auch perfekt auf die wachsende Nachfrage nach datenschutzfreundlichen Lösungen für die Entwicklung mobiler Apps abgestimmt.”

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