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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Elias und Matthias Bohun von Traivelling bei der Prämierung der besten Geschäftsidee Niederösterreichs 2019 (c) Daniela Matejschek

Interkontinentale Zugreisen einfach und nachhaltig zu ermöglichen, dafür wurde Traivelling vor gut fünf Jahren gegründet. Ursprünglich war das Unternehmen im B2C-Bereich tätig. Privatpersonen sollten ohne großartige Recherche weite Strecken mit dem Zug zurücklegen können. Zuletzt wollte man sich im B2B-Bereich verstärken, doch nun ist das Unternehmen insolvent. Ein Konkursverfahren am Handelsgericht Wien wurde eröffnet.

„Wir arbeiten in einem knappen Margenbereich“

Zuletzt arbeitete Traivelling daran, eine Softwareschnittstelle im B2B-Bereich anzubieten, über die Tickets weitervermittelt werden sollten. Das Wiener Startup hätte dafür monatliche Fees von B2B-Partnern und eine Provision von Bahnfirmen erhalten. Aus einer Aussendung des Kreditschutzverbands KSV1870 geht hervor, dass Traivelling dadurch Umsätze in einer Größenordnung generieren wollte, die für einen langfristigen Unternehmenserfolg entscheidend sein sollten. Im Endeffekt war laut KSV 1870 eben diese Softwareschnittstelle für die Nutzung durch Unternehmenskunden, also der B2B-Bereich, die Ursache für die Insolvenz.

Die Entwicklung dieser Schnittstelle konnte nämlich bis dato nicht fertiggestellt werden. Auch ein Rettungsversuch durch Verhandlungen mit Investoren scheiterte. „Es waren unüberbrückbare vertragliche Differenzen zwischen den Investoren und uns“, erklärt Geschäftsführer Elias Bohun, der die Namen der Investoren nicht nennen möchte.

„Wir arbeiten in einem knappen Margenbereich. Am Ende ist uns leider das Geld ausgegangen, obwohl wir jeden Tag Buchungen hatten. Wir hätten aber ein Vielfaches gebraucht“, sagt Bohun. Bereits gebuchte Tickets würden ihre Gültigkeit behalten. Das Unternehmen hatte zwei Mitarbeiter.

Die Verbindlichkeiten betragen laut Kreditschutzverband 435.000 Euro, rund 200 Gläubiger seien betroffen. Die Zahl der Gläubiger sei so groß, weil Traivelling sich unter anderem mittels Crowdfunding finanzierte.

Crowdfunding und FFG-Förderung

Das Startup konnte im Jahr 2025 über eine Crowdfunding-Aktion 200.000 Euro einsammeln (brutkasten berichtete). Um diese Summe zu erreichen, habe es laut Geschäftsführer Elias Bohun nur zehn Tage gebraucht. Zusätzlich erhielt das Wiener Startup eine FFG-Basisförderung. Insgesamt konnten man eine Finanzierung in Höhe von rund 600.000 Euro aufstellen.

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