Die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in der Onkologie wird in Zukunft vielfältig sein, während menschliche Aufsicht ein entscheidender Bestandteil bleibt, so Dr. Krishnansu S. Tewari, MD. KI wird durch Genomik, Proteomik, Transkriptomik, Epigenomik und Metabolomik sowie maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netzwerke bedeutende Fortschritte in der Onkologie machen und Ärzten und Patienten auf ihrer Krebsreise helfen. Aktuelle Forschungsergebnisse zum Einsatz von KI in der Krebsbehandlung umfassen Studien zur Vorhersage der PD-L1-Expression bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs anhand eines tiefen Lernmodells auf PET/CT-Scans.
Dr. Tewari erläuterte in einem Interview die aktuellen und potenziellen Anwendungen von KI in der Krebsbehandlung sowie die aktuellen Grenzen der Technologie. Er ist Direktor der Abteilung für gynäkologische Onkologie, Geburtshilfe und Gynäkologie an der Medizinischen Fakultät der University of California, Irvine. Er ist auch Professor und Inhaber des Philip J. DiSaia, MD, Lehrstuhls für gynäkologische Onkologie an der Fakultät für Geburtshilfe und Gynäkologie.
KI ermöglicht es Maschinen, an Entscheidungsfindung mit begrenztem menschlichen Eingriff teilzunehmen. In der Onkologie kann KI beispielsweise die Effizienz im Operationssaal verbessern, Infektionsquellen bei hospitalisierten Patienten aufspüren, abnormale CT-Scans identifizieren und bei der Arzneimittelentwicklung helfen. Obwohl KI noch nicht am UCI Health Center verwendet wird, sind Gespräche mit verschiedenen KI-Unternehmen im Gange, um die Integration von KI zu optimieren.
KI kann eine wichtige Rolle bei der Bestimmung des objektiven Ansprechrates bei Patienten in klinischen Studien mit neuen Medikamenten spielen. Es kann Muster in Arzneimittelantworten erkennen und statistische Analysen in klinischen Studien unterstützen. Dennoch bleibt menschliche Intervention und Aufsicht bei der Anwendung von KI in der Medizin essentiell, um mögliche falsche Ergebnisse aufgrund von Übergeneralisierung oder Überanpassung der Daten zu vermeiden.
Die Anwendungen von KI in der Onkologie werden tiefgreifend sein, mit Potenzial in klinischen Studiendesigns, Behandlungsantworten, Bildgebung, Pathologie, Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik. Es ist wichtig, vorsichtig mit der Integration von KI in klinische Studiendesigns umzugehen, da KI zwar Muster erkennen kann, aber kein Verständnis für Pathophysiologie hat. Menschliche Aufsicht bleibt daher unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI sinnvoll eingesetzt wird.
Es ist wichtig zu bedenken, dass KI für den Einsatz außerhalb der Medizin entwickelt wurde und kein Verständnis für Pathophysiologie hat. Daher ist menschliche Intervention und Aufsicht entscheidend, um sicherzustellen, dass KI in der Medizin angemessen eingesetzt wird. Kliniker sollten KI als Werkzeug betrachten, um ihnen zu helfen, anstatt sich davor zu fürchten. KI kann ihnen bei der Optimierung der Zeit mit den Patienten helfen, anstatt am Computer Dokumentationen zu schreiben. KI kann bei der Quantifizierung der Krankheitsreaktion auf Behandlungen und bei der Identifizierung wichtiger Genomik-Aberrationen sehr hilfreich sein. Es sollte jedoch darauf geachtet werden, dass KI nur als Werkzeug betrachtet wird, um menschliche Interaktionen in der Medizin zu unterstützen.