Weltpremiere: Erklärbare Künstliche Intelligenz unterstützt erstmals Therapieentscheidungen in der Uro-Onkologie
Die innovative Entscheidungshilfe unterstützt Ärzt*innenteams bei der Auswahl evidenzbasierter Therapien für Patient*innen mit Urothelkarzinomen (UC) und Nierenzellkarzinomen (RCC). Grundlage des Systems sind umfangreiche, qualitätsgesicherte Patient*innendaten aus insgesamt 2.497 Behandlungsfällen (1.617 UC- und 880 RCC-Fälle) aus den Jahren 2015 bis 2022. Dabei wurden jeweils über 90 klinische Parameter pro Patient*in berücksichtigt. „Da die wissenschaftlichen Erkenntnisse zunehmen, wird es immer zeitaufwändiger, bei der Vielzahl der Fälle alle Parameter abzuklären. KI kann hierbei maßgeblich unterstützen. Wenn die Daten gut aufbereitet sind, kann die KI eine zusätzliche Therapiemeinung liefern“, so Prim. Priv.-Doz. Dr. Höfner.
Das neu entwickelte, zweistufige KI-Modell liefert sowohl allgemeine (z. B. „Operation“, „medikamentöse Therapie“) als auch spezifische Behandlungsempfehlungen (z. B. „Zystektomie“, „Pembrolizumab“) – auch bei selteneren Therapieoptionen mit hoher Präzision. Besonderer Fokus wurde auf die Erklärbarkeit der Empfehlungen gelegt: Mittels der SHAP-Methode (SHapley Additive exPlanations) können medizinische Fachkräfte nachvollziehen, welche individuellen Patient*innenmerkmale zu einer bestimmten Entscheidung geführt haben.
„Mit diesem System schaffen wir erstmals die Möglichkeit, KI-gestützte Therapieempfehlungen transparent, nachvollziehbar und damit klinisch verwertbar in den ärztlichen Entscheidungsprozess zu integrieren“, erklärt Prim. Priv.-Doz. Dr. Höfner. Die visuell aufbereitete Darstellung der Empfehlungen in einem benutzer*innenfreundlichen Dashboard erleichtert die praktische Anwendung im Klinikalltag. „Das System versteht sich als unterstützendes Werkzeug – die finale Behandlungsentscheidung bleibt selbstverständlich in der Verantwortung des behandelnden Teams“, betont Prim. Priv.-Doz. Dr. Höfner.
Die Studienergebnisse markieren einen bedeutenden Meilenstein in der Nutzung von KI in der klinischen Onkologie und legen den Grundstein für künftige Entwicklungen. In einem nächsten Schritt sind prospektive Validierungsstudien sowie eine Erweiterung des Systems auf weitere urologische Tumorarten, wie z. B. Prostatakrebs, geplant.
Link zur Internetseite des Forschungsteams
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