KI-Modell zur Vorhersage der Größe und des Ausgangs von Prostatatumoren
Oktober 2024
Dana-Farber Cancer Institute, Boston, USA
Obwohl MRT die Diagnose von Prostatakrebs verbessert hat, können die Schätzungen der Tumorgröße durch menschliche Ärzte von Person zu Person variieren. Daher trainierten die Forscher in dieser Studie ein KI-Modell anhand von MRT-Bildern von Prostatakrebstumoren von 732 Patienten, die in einem einzigen Zentrum behandelt wurden. Anschließend wurden die Größenschätzungen des KI-Modells mit dem Behandlungserfolg in den fünf bis zehn Jahren nach der Diagnose verknüpft. Die Forscher zeigten, dass das KI-Modell rund 85 Prozent der Prostatatumoren mit einem PI-RADS-Score (Prostate Imaging Reporting and Data System) von 5 innerhalb der Patientenkohorte lokalisieren und messen konnte. Dieser Score weist auf ein sehr hohes Risiko für klinisch signifikanten Prostatakrebs hin. Darüber hinaus zeigten die Größenschätzungen des Modells Potenzial als Prognosemarker. Bei Patienten, die chirurgisch oder mit Strahlentherapie behandelt wurden, waren größere Tumoren mit einem höheren Risiko für ein Wiederauftreten des Prostatakrebses verbunden, gemessen am Blutspiegel des prostataspezifischen Antigens (PSA).
AI-derived tumor volume from multiparametric MRI and outcomes in localized prostate cancer
Martin T. King
Eingestellt am: 03.12.2024
[1] https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.240041[2] https://www.drugtargetreview.com/news/154052/new-ai-model-may-enable-more-targeted-prostate-cancer-treatment
