KI in der personalisierten Krebstherapie: Menschen treffen die besseren Entscheidungen

Können ChatGPT und Co. bei der Auswahl der richtigen Krebstherapie unterstützen?

Kann Künstliche Intelligenz bei Therapieentscheidungen in der Onkologie unterstützen? Dies fragten sich Dr. Damian Rieke, Arzt an der Charité, Prof. Dr. Ulf Leser und Xing David Wang von der Humboldt-Universität zu Berlin sowie Dr. Manuela Benary, Bioinformatikerin an der Charité. In einer jetzt im Fachmagazin JAMA Network Open veröffentlichten Studie (1) untersuchten sie zusammen mit weiteren Forschenden die Chancen und Grenzen von Large Language Models wie ChatGPT bei der automatisierten Sichtung der wissenschaftlichen Literatur für die Auswahl einer personalisierten Therapie. „Wir haben diese Modelle vor die Aufgabe gestellt, personalisierte Therapieoptionen für fiktive Krebspatient:innen aufzuzeigen und dies mit den Empfehlungen von Expert:innen verglichen“, erläutert Damian Rieke. Sein Fazit: „Künstliche Intelligenzen waren prinzipiell in der Lage personalisierte Therapieoptionen zu identifizieren – kamen aber an die Fähigkeit menschlicher Expert:innen nicht heran.“

Molekulares Tumorboard bewertete die Ergebnisse

Für das Experiment hat das Team 10 molekulare Tumorprofile fiktiver Patient:innen erstellt. Dann wurden ein spezialisierter Arzt und 4 Large Language Models damit beauftragt, eine personalisierte Therapiemöglichkeit zu ermitteln. Diese Ergebnisse wurden den Mitgliedern des molekularen Tumorboards der Charité zur Bewertung präsentiert – ohne dass diese wussten, woher eine Empfehlung stammt.

Verbesserte KI-Modelle machen Hoffnung auf künftige Einsatzmöglichkeiten

„Vereinzelt gab es überraschend gute Therapieoptionen, die durch die künstliche Intelligenz identifiziert wurden“, berichtet Manuela Benary. „Die Performance von Large Language Models ist allerdings deutlich schlechter als die menschlicher Expert:innen.“ Außerdem stellen Datenschutz und Reproduzierbarkeit besondere Herausforderungen bei der Anwendung künstlicher Intelligenz bei realen Patient:innen dar, so Benary. Dennoch sieht Damian Rieke die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Medizin grundsätzlich optimistisch: „Wir konnten in der Studie auch zeigen, dass sich die Leistung der KI-Modelle mit neueren Modellen weiter verbessert. Das könnte bedeuten, dass KI künftig auch bei komplexen Diagnose- und Therapieprozessen stärker unterstützen kann – so lange Menschen die Ergebnisse der KI kontrollieren und letztlich über Therapien entscheiden.“

KI-Projekte an der Charité zielen auf bessere Patientenversorgung

Auch Prof. Dr. Dr. Felix Balzer, Direktor des Instituts für Medizinische Informatik, ist sich sicher, dass die Medizin von KI profitiert. Als Chief Medical Information Officer (CMIO) am Geschäftsbereich IT der Charité arbeitet er an der Schnittstelle zwischen Medizin und Informationstechnologie. „Ein besonderer Fokus liegt im Hinblick auf eine effizientere Patientenversorgung auf der Digitalisierung und somit auch auf dem Einsatz von Automation und Künstlicher Intelligenz“, sagt Balzer. An seinem Institut wird beispielsweise an KI-Modellen zur Sturzprophylaxe im Pflegebereich gearbeitet. Aber auch andere Bereiche der Charité beschäftigen sich intensiv mit der Erforschung Künstlicher Intelligenz: Das Charité Lab für Artificial Intelligence in Medicine befasst sich mit der Entwicklung von Tools zur KI-basierten Prognose nach Schlaganfällen, und das Projekt TEF-Health verfolgt unter der Leitung von Prof. Petra Ritter vom Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) das Ziel, die Validierung und Zertifizierung von KI und Robotik in medizinischen Geräten zu erleichtern.