Künstliche Intelligenz-basierte computergestützte Diagnose von Prostatakrebs

Ein Fünftel aller Männer entwickelt im Laufe ihres Lebens einen klinisch signifikanten Prostatakrebs (CsPC). Schätzungsweise 268.490 neue Fälle von Prostatakrebs (PCa) und 34.500 Todesfälle werden in den Vereinigten Staaten im Jahr 2022 erwartet, was PCa zur zweithäufigsten krebsbedingten Todesursache bei Männern macht. Die MRT mit dem Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) ist ein derzeit weit verbreitetes Kommunikationsinstrument sowohl für die CsPC-Erkennung als auch für die Führung einer gezielten Prostatabiopsie. Das hohe Maß an Fachwissen, das für eine genaue Interpretation und anhaltende Variabilität zwischen den Lesern erforderlich ist, hat eine begrenzte Konsistenz und hat die weit verbreitete Einführung von PI-RADS behindert. Künstliche Intelligenz (KI) zeigt eine breite Perspektive für die medizinische Interpretation und Triage bei verschiedenen herausfordernden Aufgaben, einschließlich der PCa-Erkennung mit MRT. Während der schnelle technische Fortschritt die Anwendung der KI-Bildgebung in der Medizin vorantreibt, bleibt ihre Umsetzung in der klinischen Praxis eine große Hürde. Außerdem besteht die Aussicht auf ein aus Daten abgeleitetes KI-Tool darin, menschliche Experten zu unterstützen, anstatt sie zu ersetzen, und ob die KI mit den menschlichen Experten mithalten oder sie übertreffen kann, ist noch immer umstritten. Daher besteht trotz des großen Potenzials dringender Forschungsbedarf, um die Genauigkeit, Verallgemeinerbarkeit und klinische Anwendbarkeit vor dem klinischen Einsatz einer KI in einem realen klinischen Umfeld besser zu quantifizieren.