Dell-Technologie, Cancom-Knowhow und KI Use Cases KI transformiert die Krebsforschung

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Nirgends sind KI-Anwendungsfälle so entscheidend wie in der medizinischen Diagnostik. Während Dienstleister an interdisziplinären Lösungen arbeiten, liefern Hersteller die nötige Rechenpower. Dell und Cancom sind schon mittendrin.

CrossNN heißt das neu entwickelte KI-Modell, dessen Architektur auf einem einfachen neuronalen Netzwerk beruht. Es wurde mit einer großen Anzahl an Referenztumoren trainiert und anschließend an mehr als 5.000 Tumoren überprüft. „Unser Modell erlaubt in 99,1 Prozent aller Fälle eine sehr präzise Diagnosestellung von Hirntumoren und ist genauer als bisherige KI-Modelle“, sagt Dr. Philipp Euskirchen, Wissenschaftler am Deutschen Konsortium für translationale Krebsforschung (DKTK) und bei der Charité. „Darüber hinaus konnten wir auf gleiche Weise ein KI-Modell trainieren, das über 170 Tumorarten aus allen Organen mit einer Treffsicherheit von 97,8 Prozent unterscheiden kann.“

Meldungen wie diese häufen sich. Künstliche Intelligenz kann gerade bei Diagnostik, in der Forschung und der Analyse von Bilddaten extrem hilfreich sein. KI verspricht aber auch neue Geschäftsmodelle und eine milliardenschwere Chance. Im Gesundheitsbereich könnte sich der globale Umsatz mit KI im Jahr 2029 auf über 140 Milliarden US-Dollar belaufen, so Statista.

Einsatz-Szenarien von KI

Auch das 2019 gegründete Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) der Universitätsmedizin Essen (UME) hat bereits zahlreiche Anwendungsfälle für KI im Klinikbetrieb umgesetzt und forscht intensiv an weiteren. So nutzt das UME beispielsweise klassische KI in der Diagnostik, unter anderem beim Erkennen und Labeln von anatomischen Strukturen in medizinischen Bildern. Generative KI wiederum hilft beim Übersetzen von Arztbriefen in verständliche Alltagssprache, bringt Informationen aus aufgezeichneten Arzt-Patienten-Gesprächen in eine strukturierte, maschinenlesbare Form und kann sogar Erstgespräche mit Patienten autonom durchführen.

Darüber hinaus hilft generative KI auch, andere KI-Modelle zu verbessern: Das UME erstellt mit neuronalen Netzen synthetische Patientendaten – die sogenannten Digital Siblings –, mit denen die Algorithmen für Diagnosen oder Behandlungen immer weiter verfeinert werden können, ohne dass echte Patientendaten zum Einsatz kommen müssen. „Die Technologie hilft, Krankheiten besser zu verstehen, präzisere Therapien zu entwickeln und Menschen unnötige Behandlungen zu ersparen. Sie ermöglicht den Sprung zu einer menschlicheren Medizin“, fasst Armin de Greiff, Technischer Direktor IT an der Universitätsmedizin Essen, zusammen.

Initiative „KI gegen Krebs“

KI und Krebsforschung – ein kraftvolles Duo

Dell-Technologie

Das Training der Algorithmen und die Verarbeitung der hochsensiblen Patientendaten setzen eine enorme Performance im Rechenzentrum des UME voraus. Und spätestens an dieser Stelle kommen IT-Hersteller und der IT-Channel ins Spiel. In Essen laufen beispielsweise neben acht Dell PowerEdge R760XA mit Dell Validated Design for Generative AI with Nvidia auch vier PowerEdge XE9680 – äußerst leistungsfähige KI-Server, deren Nvidia-H100-GPUs via NVLink direkt verbunden sind und die dank Nvidias SuperPOD-Architektur bis in den Exaflop-Bereich skalieren. „Der Leistungshunger unserer KI-Modelle ist enorm und wächst stetig“, berichtet de Greiff. „Die Maschinen von Dell Technologies liefern höchste Performance und lassen uns die Möglichkeiten der KI in all ihren Facetten ausloten. Die Forschung, die wir betreiben, wäre ohne einen Partner wie Dell Technologies nicht möglich.“

Klinische Studien

KI-gestützte End-to-End-Plattform setzt neue Standards für die klinische Forschung

KI-Modelle zur Diagnose

Auch das Hopp-Kindertumorzentrum Heidelberg, kurz KiTZ, setzt auf Lösungen von Dell Technologies, um Krebserkrankungen bei Kindern mit KI-Unterstützung zu erforschen und die Behandlung zu verbessern. So analysiert das KiTZ z. B. das Tumorwachstum mit KI und entwickelt skalierbare KI-Modelle für die Diagnose und personalisierte Behandlung. PowerEdge-Server und Workstations von Dell Technologies liefern die nötige Rechenleistung, und ein Storage-Cluster auf Basis von Dell PowerScale sorgt für die schnelle Bereitstellung der großen und vielfältigen Datensätze. „Durch den Einsatz moderner Storage- und Computing-Technologien konnten wir zuletzt große Fortschritte in der Krebsforschung und bei der Behandlung von Patienten erzielen“, erklärt Michael Hain, IT Representative and Certified IT Business Manager KiTZ.

Interdisziplinäre Lösungen

Die Rechenpower ist das eine, das andere ist die Aufgabe, interdisziplinäre Lösungen zu entwickeln. Ein klassisches Betätigungsfeld von IT-Dienstleistern. Cancom hat hier bereits Erfahrung gesammelt und drei KI-Projekte am Start. Das Cancom Tumorboard ermöglicht eine digitale und interdisziplinäre Zusammenarbeit von Ärzten über Standorte hinweg. Bisher erforderte eine Tumorkonferenz physische Präsenz, lange Laufwege oder Anreisen externer Spezialisten. Die Lösung auf Basis von Cisco WebEx bringt alle Beteiligten in einer 4K-Videokonferenz zusammen – inklusive Zugriff auf Befunde, Röntgenbilder und Laborwerte. In Zusammenarbeit mit Partnern optimiert das Tumorboard zudem Prozesse der Dokumentation und Therapieplanung mit KI. Die Plattform erleichtert die Dokumentation, Fallbesprechungen und eine integrierte OP-Planung mit KI-Unterstützung.

Um Medikations-Sicherheit geht es beim Forschungsprojekt SiMed. Dieses nutzt Künstliche Intelligenz, um Medikationsfehler im klinischen Alltag zu reduzieren. Ein Dual-Kamerasystem überprüft in Kombination mit einer Arzneimitteldatenbank, ob das richtige Medikament in der richtigen Dosierung für den jeweiligen Patienten bereitgestellt wird. Gerade in der Onkologie, wo individuell dosierte Medikamente eingesetzt werden, ist dies eine wichtige Säule. Zudem sorgt eine intelligente Verteilung der Medikamentendispenser dafür, dass Verwechslungen vermieden werden.

KI gegen Krebs

KI-Plattform für präzisere Krebsdiagnosen

Cancom arbeitet zudem an einem Projekt zur Entwicklung einer Diagnose-Suchmaschine für onkologische Krankheitsverläufe. Dieses Pilotprojekt wird in Zusammenarbeit mit einer Klinik durchgeführt. Das Hauptziel ist es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz die Informationsaufbereitung für Therapieentscheidungen zu verbessern. Die Diagnose-Suchmaschine soll eine benutzerfreundliche Weboberfläche für Ärztinnen und Ärzte sowie medizinische Forscherinnen und Forscher bieten, Patienteninformationen durch die Eingabe von Suchbegriffen anzeigen und nach spezifischen Kriterien filtern. Dazu gehören die Patientenhistorie und die Wirksamkeit bestimmter Therapieansätze. Der Vorteil der Künstlichen Intelligenz liegt in der Nutzung von Methoden, die es ermöglichen, Freitexte aus Dokumenten wie Arztbriefen zu durchsuchen und entsprechenden Codes zuzuordnen.

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