Kommentar zu: KI – Inzidenteller Lungenrundherd: CT-Dosis beeinflusst Risikoabschätzung mit KI

Bei der Einschätzung der Dignität pulmonaler Rundherde ist derzeit die Größe bzw. das Volumen der wichtigste Parameter. Sowohl das Management inzidenteller Rundherde als auch die Empfehlungen im Rahmen des Lungenkarzinomscreenings basieren im Wesentlichen auf der Größe bzw. dem Größenverlauf des Rundherdes. Damit ist die Leistungsfähigkeit der Bildgebung bei weitem nicht ausgenutzt, da die Bilddaten unzählige weitere Informationen enthalten. Die künstliche Intelligenz (KI) könnte in dieser Hinsicht einen Paradigmenwechsel einleiten. Es liegen bereits eine Vielzahl von Studien vor, die gezeigt haben, dass die KI das Potenzial hat, die Dignität eines pulmonalen Rundherdes abzuschätzen, histologische Subtypen zu erkennen, molekulare und genetische Merkmale vorauszusagen und das Therapieansprechen bzw. die Überlebenszeit zu prognostizieren [1] [2].

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
22. November 2024

• Literatur

• 1 Shao J, Feng J, Li J. et al. Novel tools for early diagnosis and precision treatment based on artificial intelligence. Chin Med J Pulm Crit Care Med 2023; 1: 148-160
• 2 Wang Y, Zhou C, Ying L. et al. Enhancing Early Lung Cancer Diagnosis: Predicting Lung Nodule Progression in Follow-Up Low-Dose CT Scan with Deep Generative Model. Cancers 2024; 16 (12) 2229
• 3 Margerie-Mellon C de, Chassagnon G. Artificial intelligence: A critical review of applications for lung nodule and lung cancer. Diagn Interv Imaging 2023; 104: 11-17
• 4 Logullo P, MacCarthy A, Dhiman P. et al. Artificial intelligence in lung cancer diagnostic imaging: a review of the reporting and conduct of research published 2018–2019. BJR open 2023; 5: 20220033