In der Krebsforschung wird KI bereits seit einiger Zeit eingesetzt. Sie bietet das Potenzial für eine frühere Erkennung, genauere Diagnosen und personalisierte Behandlungspläne. So können beispielsweise in der Radiologie und Pathologie Tumore durch verbesserte Bildanalyse mit höherer Genauigkeit einfacher erkannt werden.
Basismodelle: Ein neuer Trend
Die neueste Entwicklung in diesem Bereich sind die KI-Basismodelle. Sie ähneln ChatGPT insofern, als sie ebenfalls auf grossen Datenmengen trainiert werden und als Grundlage für spezifische KI-Anwendungen dienen. Das macht sie vielseitig und leistungsfähig. In der Onkologie werden diese Modelle mit multimodalen klinischen Daten trainiert, was neue Einblicke in die Komplexität von Krebserkrankungen ermöglicht.
Praktische Anwendungen der Basismodelle:
- Effizientere klinische Arbeitsabläufe: Routineaufgaben wie die Zusammenfassung von Patientendaten können automatisiert werden. Das spart Zeit, die die Fachkräfte für ihre Patient:innen nutzen können.
- Bessere diagnostische Genauigkeit: Basismodelle können Muster in medizinischen Bildern und Daten besser erkennen. Ausserdem werden sie gleichzeitig im genomischen und klinischen Profil wahrgenommen, wodurch sich ein ganzheitliches Bild ergibt.
- Personalisierte Behandlung: Die wirksamste Behandlung kann entwickelt werden, indem die Modelle grosse Datenmengen mit den genetischen, klinischen und demografischen Merkmalen der Patient:innen vergleichen.
- Beschleunigte Forschung und Entwicklung: Basismodelle verarbeiten schnell riesige Datenmengen und beschleunigen so die Entdeckung. Zudem können klinische KI-Applikationen schneller entwickelt werden, da sie auf Basismodellen aufbauen.
- Kostensenkung: Die Verbesserungen durch Basismodelle können zu einer höheren Effizienz führen, wodurch die Gesamtkosten der Krebsbehandlung sinken.
Herausforderungen der KI in der Onkologie
Ethische Fragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen betreffen den Datenschutz, die Datenqualität und die Verantwortung für KI-Entscheidungen. Die rechtlichen Grundlagen sind noch in der Entwicklung, aber es gibt bereits erste Richtlinien.
Basismodelle arbeiten oft als «Black Boxes», sodass wenig Transparenz über den Entscheidungsprozess besteht. Daher sind strenge Richtlinien und Kontrollmechanismen erforderlich, um die Schlussfolgerungen der Algorithmen zu überprüfen. Auch die Qualität der Daten ist wichtig. Modelle, die auf schlechten oder unvollständigen Daten basieren, können Vorurteile verbreiten oder falsche Schlussfolgerungen ziehen.
Der Datenschutz ist wichtig, da es sich um persönliche Gesundheitsdaten handelt. Die Privatsphäre muss durch Anonymisierung der Daten geschützt werden. Ein neuer Ansatz, um den Datenschutz zu gewährleisten, sind synthetische Daten. Dabei werden Patientendaten verwendet, um neue Daten zu erzeugen, die erkennbare Muster, aber keine persönlichen Identifikatoren der Patient:innen enthalten. Mit diesen Daten werden dann KI-Modelle trainiert.
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