Damo Academy, der Forschungszweig für Alibaba Group Holding (NYSE: BABA), erhielt von der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) die Zulassung für ein Krebserkennungstool, das künstliche Intelligenz nutzt.
Am Donnerstag verlieh die FEDA dem Damo Panda-Modell der Gruppe die Bezeichnung „bahnbrechendes Gerät“, was ein beschleunigtes Überprüfungs- und Genehmigungsverfahren ermöglicht.
Alibaba stellte Damo Panda vor, ein Tool zur Erkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs, in einem Artikel, der in Naturmedizin im Jahr 2023In dem Artikel heißt es, dass das Tool Krebs im Frühstadium bei asymptomatischen Patienten wirksam erkennen kann.
Panda ist ein Deep-Learning-Modell, das anhand von CT-Scans des Bauchraums ohne Kontrastmittel von 3,208 Patienten mit Bauchspeicheldrüsenkrebs trainiert wurde. Tests zeigten, dass es bei der Erkennung der Krankheit 34.1 Prozent sensitiver war als Radiologen, so die Forscher von Damo.
Alibaba hat Damo Panda in ganz China in Tests eingesetzt, wie das Unternehmen am Donnerstag bekannt gab. In einem Krankenhaus in Ningbo, einer Stadt im Osten Chinas, wurden 40,000 Menschen untersucht. Das Tool habe sechs Fälle im Frühstadium identifiziert, darunter zwei, die bei Routineuntersuchungen übersehen worden seien, teilte das Unternehmen letzten Monat mit.
2017 gründete Alibaba die Damo Academy mit Fokus auf KI und der Open-Source-Chiparchitektur RISC-V. Die Forschungsgruppe entwickelte eine Reihe von RISC-V-Prozessoren namens XuanTie, darunter eine im Februar angekündigte Server-CPU.
Die Damo Academy werde das KI-Modell im In- und Ausland fördern, indem sie mit Unternehmen wie Ankon Medical Technologies zusammenarbeite, sagte Alibaba.
KI hat die medizinische Bildgebung in den letzten Jahren revolutioniert. Studien zeigen, dass sie menschliche Experten in der Bildanalyse erreichen oder sogar übertreffen kann. Modelle können medizinische Bilder zudem verbessern.
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Gesundheitswesen und künstliche Intelligenz sind große Geschäfte
Weltweit beschleunigen sowohl Technologiegiganten als auch Startups ihre Investitionen in künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. Außerhalb Chinas sind Unternehmen wie Alphabet Inc (NASDAQ: togetL) und Microsoft Corporation (NASDAQ: MSFT) führen weiterhin die Anklage an.
Googles DeepMind hat KI-Modelle entwickelt, die akute Nierenschäden und Augenerkrankungen mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen. Microsoft arbeitet mit mehreren Gesundheitssystemen zusammen, um seine KI-Tools für die klinische Entscheidungsunterstützung, das Patientenmanagement und die prädiktive Analytik einzusetzen.
IBM (NYSE: IBM), arbeitet nach der Ausgliederung von Watson Health weiterhin an KI-basierten Gesundheitslösungen durch neue Unternehmungen und Lizenzpartnerschaften.
In Europa integriert Siemens Healthineers KI in Bildgebungssysteme, um Radiologen zu helfen, Scans schneller und präziser zu lesen. Deutschlands Bayer (ETR: BAYN) investiert auch in KI-Plattformen zur Unterstützung der Arzneimittelforschung und Frühdiagnose.
Darüber hinaus hat sich Israel zu einer Hochburg für medizinische KI-Startups entwickelt. Zebra Medical Vision nutzt Deep Learning, um Erkrankungen in der medizinischen Bildgebung zu identifizieren, während die Tools von Aidoc Radiologen mit klinischen Erkenntnissen unterstützen.
In den Vereinigten Staaten nehmen KI-Innovationen in der Krebsbehandlung weiterhin rasant zu. Tempus AI, Inc (NASDAQ: TEM), gegründet von Eric Lefkofsky von Groupon, nutzt KI und maschinelles Lernen, um Krebsbehandlungen auf der Grundlage klinischer und molekularer Daten anzupassen. Flatiron Health, übernommen von Roche, nutzt onkologiespezifische Daten, um personalisierte Medizin zu unterstützen und das Design klinischer Studien zu verbessern. Paige.AI konzentriert sich auf KI-gestützte Pathologie und hilft Pathologen, Krebs in Gewebeproben genauer und effizienter zu erkennen.
Auch in der Krebserkennung setzen Startups neue Maßstäbe. Breath Diagnostics nutzt Atemanalysen zur Früherkennung von Lungenkrebs. Die OneBreath-Plattform erfasst flüchtige organische Verbindungen, die mit Krebs in Verbindung stehen, und bietet so ein nicht-invasives und skalierbares Screening-Tool.
Ein weiteres US-Unternehmen, Freenome, nutzt maschinelles Lernen, um Blutproben zu analysieren und frühe Anzeichen von Darmkrebs zu erkennen. Das britische Unternehmen Owlstone Medical entwickelt Atembiopsie-Technologien, um Krebs und andere Krankheiten im Frühstadium zu erkennen.
KI verändert jede Phase der Krebsbehandlung
KI spielt nicht nur in der Diagnose, sondern in der gesamten Krebsbehandlung eine immer wichtigere Rolle. PathAI verbessert die Biopsieinterpretation, hilft, Fehldiagnosen zu vermeiden und Behandlungspläne zu optimieren. In der Behandlung setzen Unternehmen wie Insilico Medicine KI ein, um neue Medikamentenkandidaten schneller zu entdecken als mit herkömmlichen Methoden. Unternehmen wie Varian, heute Teil von Siemens Healthineers, nutzen KI, um die Strahlentherapie für Krebspatienten zu optimieren und so Sicherheit und Präzision zu verbessern.
Künstliche Intelligenz unterstützt außerdem das Patientenerlebnis und die Genesung.
Chatbots mit natürlicher Sprachverarbeitung helfen Patienten, Nebenwirkungen zu bewältigen und auf dem Laufenden zu bleiben. KI-basierte Planungstools verkürzen Wartezeiten und verbessern die Koordination der Behandlung. Einige Plattformen überwachen sogar Sprache, Bewegungen und biometrische Daten der Patienten, um frühzeitige Anzeichen eines Rückfalls oder von Komplikationen zu erkennen.
Mit zunehmender Ausgereiftheit der KI wird ihre Integration in die Onkologie immer intensiver. Krankenhäuser nutzen KI heute, um pathologische Schnitte, Genomdaten und Bildgebungsergebnisse in Minutenschnelle zu analysieren – eine Arbeit, die früher Tage dauerte. Arzneimittelentwickler nutzen maschinelles Lernen, um das Verhalten neuer Wirkstoffe in Krebszellen zu modellieren. Krebsregister und öffentliche Gesundheitseinrichtungen nutzen KI, um Muster zu erkennen und so die Erkenntnisse auf Bevölkerungsebene zu verbessern.
KI stärkt auch die Präzisionsonkologie. Durch die Kombination genetischer Informationen mit medizinischen Daten können Plattformen die für einen Patienten am besten geeigneten Therapien vorschlagen. Unternehmen wie Foundation Medicine und Caris Life Sciences nutzen KI, um Krebsmutationen mit klinischen Studien und zielgerichteten Medikamenten abzugleichen.
Auch in der Sterbebegleitung spielt KI eine Rolle. Einige Systeme sagen voraus, wann ein Patient möglicherweise palliative Unterstützung benötigt, und helfen Ärzten, früher einfühlsame Entscheidungen zu treffen. Der Kampf gegen den Krebs, einst geprägt von Versuch und Irrtum, gewinnt durch künstliche Intelligenz an Geschwindigkeit und Präzision – und bietet mehr Patienten die Chance auf eine frühere Diagnose, eine maßgeschneiderte Behandlung und eine verbesserte Überlebenschance.
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