Künstliche Intelligenz zur Detektion, Quantifizierung und Charakterisierung des metastasierten Prostatakarzinoms in der PSMA-PET/CT – Wo stehen wir? - Afshar-Oromieh, Ali; Rominger, Axel; Shi, Kuangyu (Der Nuklearmediziner, 2019)
Das Prostatakarzinom (PCa) ist der weltweit häufigste maligne Tumor bei Männern. Seit ihrer klinischen Einführung in 2011 hat sich sowohl die PET/CT als auch die Radioligandentherapie mit PSMA-Liganden zur Diagnostik bzw. Therapie des PCa weltweit rasch ausgebreitet. Obwohl die PSMA-PET/CT als ein signifikanter Durchbruch in der Diagnostik des PCa gilt, stellt die Evaluation und Kontrolle aller Tumorherde inklusive ihrer Volumina und Charakteristika bei fortgeschrittener, multimetastatischer PCa nach wie vor eine große Herausforderung dar. Diese gilt es zu bewältigen, um beispielsweise eine Optimierung der Endoradiotherapie mit PSMA-Liganden zu erreichen. In diesem Kontext könnte die künstliche Intelligenz, die in den letzten Jahren signifikante Fortschritte erzielt hat, in der nahen Zukunft eine wichtige Rolle spielen. Die Artificial Intelligence (AI) hat bereits demonstriert, dass sie den menschlichen Fähigkeiten zur Datenverarbeitung überlegen sein kann und bietet damit großes Potential zur Verbesserung der Detektion, Quantifizierung und Charakterisierung von PCa-Herden in der PSMA-PET/CT. Die hier vorliegende Schrift befasst sich mit den aktuellen Entwicklungen der künstlichen Intelligenz für den Einsatz in der PSMA-PET/CT und den sich daraus bietenden Möglichkeiten.
Keywords: PSMA; PET/CT; Prostatakarzinom; PSMA-Therapie; künstliche Intelligenz; Artificial Intelligence; Deep Learning