Künstliche Intelligenz unterstützt Therapieentscheidungen in der Uro-Onkologie

Online Redaktion, 10.06.2025 15:10

LINZ. Ein internationales Forschungsteam unter maßgeblicher Beteiligung von Primar Thomas Höfner, Leiter der Abteilung für Urologie und Andrologie am Ordensklinikum Linz Elisabethinen, hat weltweit erstmals ein erklärbares KI-System zur Unterstützung interdisziplinärer Tumorkonferenzen in der Uro-Onkologie entwickelt und erfolgreich getestet. Die Ergebnisse wurden kürzlich im renommierten European Journal of Cancer veröffentlicht.

Primar Thomas Höfner, Leiter der Abteilung für Urologie und Andrologie am Ordensklinikum Linz Elisabethinen. (Foto: Ordensklinikum Linz)

Die Studie, an der Wissenschaftler der Universitätsmedizin Mainz und des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) beteiligt waren, demonstriert das enorme Potenzial von Künstlicher Intelligenz, die komplexen Entscheidungsprozesse in der klinischen Onkologie zu optimieren und die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern.

Die innovative Entscheidungshilfe unterstützt Ärzteteams bei der Auswahl evidenzbasierter Therapien für Patienten mit Urothelkarzinomen und Nierenzellkarzinomen. Grundlage des Systems sind umfangreiche, qualitätsgesicherte Patientendaten aus insgesamt 2.497 Behandlungsfällen aus den Jahren 2015 bis 2022. Dabei wurden jeweils über 90 klinische Parameter pro Patient berücksichtigt.

Zusätzliche Meinung durch KI

„Da die wissenschaftlichen Erkenntnisse zunehmen, wird es immer zeitaufwändiger, bei der Vielzahl der Fälle alle Parameter abzuklären. KI kann hierbei maßgeblich unterstützen. Wenn die Daten gut aufbereitet sind, kann die KI eine zusätzliche Therapiemeinung liefern“, so Primar Höfner.

Das neu entwickelte, zweistufige KI-Modell liefert sowohl allgemeine (wie „Operation“, „medikamentöse Therapie“) als auch spezifische Behandlungsempfehlungen (wie „Zystektomie“, „Pembrolizumab“) – auch bei selteneren Therapieoptionen mit hoher Präzision. Besonderer Fokus wurde auf die Erklärbarkeit der Empfehlungen gelegt: Mittels der SHAP-Methode (SHapley Additive exPlanations) können medizinische Fachkräfte nachvollziehen, welche individuellen Patientenmerkmale zu einer bestimmten Entscheidung geführt haben.

Hilfreiches unterstützendes Werkzeug

„Mit diesem System schaffen wir erstmals die Möglichkeit, KI-gestützte Therapieempfehlungen transparent, nachvollziehbar und damit klinisch verwertbar in den ärztlichen Entscheidungsprozess zu integrieren“, so Höfner. Die visuell aufbereitete Darstellung der Empfehlungen in einem Dashboard erleichtert die praktische Anwendung im Klinikalltag. „Das System versteht sich als unterstützendes Werkzeug – die finale Behandlungs-Entscheidung bleibt selbstverständlich in der Verantwortung des behandelnden Teams“, so der Primar.

In einem nächsten Schritt seien prospektive Validierungsstudien sowie eine Erweiterung des Systems auf weitere urologische Tumorarten, wie Prostatakrebs, geplant.