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Maschinelles Lernen verbessert die Krebs-Diagnostik

Histologisches Schnittpräparat eines primären Lungenkarzinoms.

© Charité – Universitätsmedizin / Jurmeister

Forschenden der Charité – Universitätsmedizin Berlin und des Deutschen Krebskonsortiums (DKTK) ist es gelungen, ein langjähriges Problem der Diagnostik bei Patientinnen und Patienten mit Kopf-Hals-Tumoren zu lösen. In Kooperation mit Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an Fakultät IV der TU Berlin, wurde mithilfe von künstlicher Intelligenz ein neues Verfahren entwickelt, das anhand chemischer Veränderungen der DNA die Herkunft von entartetem Gewebe ermittelt. Prof. Müller freut sich über die Ergebnisse der Arbeit: „Künstliche Intelligenz spielt in unserem täglichen Leben, der Industrie sowie der naturwissenschaftlichen und medizinischen Forschung eine zunehmend wichtige Rolle. Gerade in der Medizin ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz aber besonders komplex, daher kommen Forschungsergebnisse bislang nur selten direkt bei den Patientinnen und Patienten an. Das könnte sich jetzt ändern.“ Die Einführung des Verfahrens in die klinische Routine wird derzeit erprobt. Veröffentlicht sind die Ergebnisse in der Fachzeitschrift Science Translational Medicine.

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