Forschende berichten in Nature Communications von einem multimodalen AI-Test, der Rückfallrisiken bei Brustkrebs vorhersagen soll. Das Modell kombiniert routinemäßige klinische Daten mit Pathologie-Schnitten und nutzt ein selbstüberwachtes Vortraining, das laut den Autorinnen und Autoren nützliche Repräsentationen vor der endgültigen Vorhersage lernt. Die Autorinnen und Autoren heben hervor, dass der Test schneller und kostengünstiger arbeiten kann als derzeit übliche genomische Tests, die Wochen dauern und Gewebe verwenden, das anschließend verworfen wird.
Als klinische Eingaben dienten unter anderem Tumorstadium, Patientenalter und Hormonrezeptorstatus. Die Evaluation stützte sich auf 15 Patientengruppen in sieben Ländern und auf Daten von mehr als 3.500 Patienten. Die Genauigkeit wurde mit standardisierten Kennzahlen wie dem C-Index und einem Hazard Ratio gemessen. Der AI-Test unterschied höheres von niedrigerem Risiko und sagte Rezidive bei triple-negativem sowie HER2-positivem Brustkrebs gut voraus; in den Auswertungen war die AI einem weit verbreiteten genomischen Test ebenbürtig oder überlegen.
Die Forschenden betonen, dass vor einem Einsatz zur Steuerung von Therapieentscheidungen abgeschlossene randomisierte klinische Studien nötig sind. Einige Autorinnen und Autoren haben Beteiligungen an Ataraxis AI; Krzysztof J. Geras ist Mitgründer und Chief Scientific Officer von Ataraxis AI, und die New York University hat finanzielle sowie geistige Eigentumsinteressen an dem Unternehmen.
Schwierige Wörter
- multimodal — Daten aus mehreren verschiedenen Quellen kombinierendmultimodalen
- vortraining — Frühes Training eines Modells vor Hauptaufgabe
- repräsentation — Numerische oder symbolische Merkmalsdarstellung von DatenRepräsentationen
- routinemäßig — Regelmäßig und üblich in der täglichen Praxisroutinemäßige
- rezidiv — Wiederauftreten einer Krankheit nach erster BehandlungRezidive
- randomisiert — Zufällige Zuordnung in einer klinischen Studierandomisierte
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Diskussionsfragen
- Welche Vorteile und möglichen Probleme sehen Sie bei einem AI-Test, der schneller und kostengünstiger als genomische Tests arbeitet?
- Warum sind Ihrer Meinung nach abgeschlossene randomisierte klinische Studien wichtig, bevor ein solcher Test Therapieentscheidungen steuert?
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