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Startseite | Gesundheitserziehung / GesundheitsförderungMedienangeboteKrebserkrankungenProstatakrebs: Künstliche Intelligenz erkennt verdächtige Bereiche in der Prostata-MRT ähnlich gut wie Radiologen

Deutsches Krebsfoschrungszetrum

Prostatakrebs: Künstliche Intelligenz erkennt verdächtige Bereiche in der Prostata-MRT ähnlich gut wie Radiologen

Bei Verdacht auf ein Prostatakarzinom hält die Magnetresonanztomographie (MRT) zunehmend Einzug in den diagnostischen Prozess. Die MRT kann verdächtige Gewebebereiche identifizieren, die gezielt biopsiert werden sollten, und damit die Erkennungsrate von Prostatakrebs deutlich steigern. Die Beurteilung der MRT-Bilder ist komplex und erfordert erfahrene Radiologen. Ein Forscherteam aus dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und der Urologischen Universitätsklinik Heidelberg konnte nun zeigen, dass künstliche Intelligenz verdächtige Bereiche in der Prostata-MRT ähnlich sicher identifiziert wie erfahrene Radiologen und diese bei der Beurteilung der Bilder unterstützen kann.
 
In den letzten Jahren wird die Magnetresonanztomographie (MRT) der Prostata in bestimmten Situationen immer häufiger eingesetzt. Mit dem bildgebenden Verfahren können Ärzte verdächtige Krebsherde aufspüren und anschließend mit Hilfe einer gezielten Biopsie näher untersuchen. Außerdem kann die MRT dabei helfen, solche Patienten zu identifizieren, die keinen klinisch bedeutsamen Tumor haben - und ihnen so unnötige Biopsien ersparen. Die MRT-Bildgebung hat bereits heute die Diagnostik von Prostatakrebs verbessert und wird daher in Zukunft noch häufiger
eingesetzt werden. Doch die aufwändige Beurteilung der komplexen MRT-Bilder setzt erfahrene Radiologen voraus, um eine hohe Qualität der Diagnostik zu garantieren. "Es besteht daher dringender Bedarf, die Effizienz bei der Interpretation der Bilder zu steigern", sagt David Bonekamp, Radiologe am Deutschen Krebsforschungszentrum.

Mit dem Ziel, das Potential der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung der Radiologen bei der klinischen Befundung von MRT-Bildern zu nutzen und eine hohe Qualität der Befundung zu garantieren, haben sich Radiologen und Informatiker am DKFZ und Urologen vom Universitätsklinikum Heidelberg um Patrick Schelb, David Bonekamp, Heinz-Peter Schlemmer, Simon Kohl, Klaus Maier-Hein, Jan Philipp Radtke und Markus Hohenfellner zusammengetan. Das Team konnte nun zeigen, dass die Erkennungsrate von verdächtigen MRT-Befunden durch künstliche Intelligenz vergleichbar zu der Erkennungsrate durch die Radiologen ist.
 
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