Data complexity in oncology

Abstract

ZusammenfassungDie Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) in der Onkologie verspricht eine kontinuierliche Verbesserung der Krebsbehandlung und der Krebsprävention. Neben der Verbesserung von Diagnostik und Therapieoptimierung trägt KI auch zur Effizienzsteigerung klinischer Prozesse bei. Die Automatisierung von Routineaufgaben und KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme erleichtern die Arbeit der Ärzt:innen, indem sie relevante Informationen in Echtzeit bereitstellen. Zudem zeigen KI-Algorithmen beeindruckende Fähigkeiten bei der präzisen Erkennung von Tumoren (z. B. durch die Analyse medizinischer Bilddaten sowie bei der Identifizierung genetischer Marker für personalisierte Therapieansätze). Voraussetzung dafür ist die Bereitstellung von standardisierten Datensätzen, was auch in der Onkologie eine Herausforderung darstellt. Die Komplexität der verschiedenen Datentypen, einschließlich medizinischer Bilder, genomischer Daten und klinischer Informationen, erfordert nicht nur fortgeschrittene Analysemethoden, sondern auch die Bereitstellung der Daten in einer standardisierten Form. Zudem müssen Datenschutz- und ethische Aspekte bei der Verwendung sensibler Patient:innendaten adressiert und berücksichtigt werden. Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Algorithmen sind hier entscheidend, um das Vertrauen in die Technologie zu stärken. Die Kombination von KI und Onkologie signalisiert einen Paradigmenwechsel hin zu einer präziseren, personalisierten und effizienteren Patient:innenversorgung bei gleichzeitiger Verbesserung der Lebensqualität. Während die positiven Auswirkungen auf die diagnostische Genauigkeit und die Therapieoptimierung vielversprechend sind, erfordert die Bewältigung der datenbezogenen Herausforderungen eine kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftler:innen, Informatiker:innen, Ärzt:innen und Patient:innen.