Digitaler Assistent für die Krebstherapie

Künstliche Intelligenz (KI) kann die präzise Behandlung von Krebskranken vorantreiben, denn mit Daten lassen sich Krankheitsverläufe genauer vorhersagen. Das spart Ressourcen und noch viel wichtiger: kostbare Zeit. Mit dem «AI-Tumorboard» soll die KI am Universitätsspital und Kinderspital Zürich Einzug halten.

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Prof. Dr. med. Andreas Wicki
Professor für Onkologie an der Universität Zürich und klinischer Leiter des Tumorzentrums am Universitätsspital Zürich
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Am Universitätsspital Zürich (USZ) geht es geschäftig zu. Gerade ist es 14 Uhr als Andreas Wicki, Professor für Onkologie an der Universität Zürich, schnellen Schrittes auf das Besprechungszimmer zusteuert. Heute ist Donnerstag und wie jede Woche trifft sich hier das Tumorboard. Über 20 Tumorboards gibt es am USZ – eines für jedes Organ. Am Kinderspital Zürich finden diese Treffen ebenfalls wöchentlich statt. «Tumorboards sind heute ein unverzichtbares Element der modernen Onkologie», erklärt Wicki. Dahinter steckt ein Treffen ausgesuchter Fachärztinnen und Fachärzte aus der Chirurgie, Radiologie, Onkologie, Pathologie und auch Pflegefachpersonen. Durch ihre interdisziplinäre Zusammenarbeit entwickeln sie massgeschneiderte Behandlungsansätze, die gezielt auf die Bedürfnisse ihrer Krebspatientinnen und -patienten abgestimmt sind.

KI im klinischen Alltag

In Zukunft sollen die Diskussionsgrundlagen für diese Treffen – Patientendaten, medizinische Behandlungsleitlinien und Bildmaterial – vom «AI-Tumorboard» vorbereitet und zusammengestellt werden. «Das «AI-Tumorboard» etabliert die künstliche Intelligenz in der klinischen Praxis», sagt Professor Michael Krauthammer, Leiter des Departements für Quantitative Biomedizin an der Universität Zürich. «AI» steht für «Artificial Intelligence», zu Deutsch «Künstliche Intelligenz» (KI). Das auf drei Jahre angelegte Forschungsprojekt «AI-Tumorboard» wird durch «The LOOP Zurich» finanziell unterstützt. Die Professoren Andreas Wicki und Michael Krauthammer sowie Jean-Pierre Bourquin vom Kinderspital Zürich arbeiten zusammen mit ihren Teams seit Herbst 2024 an dessen Umsetzung.

Wenn Ärztinnen demnächst über die optimale Behandlung eines Krebspatienten beraten, verfügen sie mit dem «AI-Tumorboard» über einen mächtigen digitalen Verbündeten. «Er durchforstet Behandlungsleitlinien, genetische Profile, molekulare Daten, medizinische Bilder und historische Behandlungsergebnisse mit bisher unerreichter Geschwindigkeit», erklärt Wicki. Besonders wertvoll sei dabei die Fähigkeit des Systems, die spezifische, biologische Ausprägung der Krebszellen jeder einzelnen Patientin zu berücksichtigen.

Das «AI-Tumorboard» könnte auch verborgene Muster in klinischen Studien und Patientendaten entdecken. Es erkennt, welche Therapien bei bestimmten genetischen Profilen am erfolgversprechendsten sind. «Dies führt nicht nur zu schnelleren und genaueren Diagnosen, sondern auch zu individuelleren Therapieempfehlungen», betont Krauthammer. Für Patienten bedeutet diese Entwicklung Hoffnung: Die Wahrscheinlichkeit steigt, dass sie genau die Behandlung erhalten, die für ihren spezifischen Tumor optimal wirkt – ein entscheidender Schritt in Richtung wirklich personalisierter Medizin, erklärt Krauthammer.

Grossen Datenschatz heben

Das neue «AI-Tumorboard» ist auf eine Vielzahl von Daten angewiesen – je mehr, desto besser. «Die grösste Herausforderung ist die Vernetzung unterschiedlicher Datenbanken aus Kliniken und wissenschaftlichen Studien», erklärt Krauthammer im Gespräch. Viele dieser Systeme kommunizieren nicht miteinander oder verfügen schlicht über keine geeigneten Schnittstellen.

Die Lösung, an der das Team hinter dem «AI-Tumorboard» arbeitet, ist ebenso elegant wie effektiv: «Wir setzen auf eine föderale Datenstruktur», erklärt Fabio Steffen, Postdoc am Kinderspital Zürich und Mitglied des Entwicklungsteams. Das bedeutet konkret: Die wertvollen medizinischen Informationen bleiben, wo sie sind – auf verschiedenen, unabhängigen Systemen. Trotzdem können sie miteinander verknüpft und genutzt werden, ohne den Datenschutz zu gefährden. Diese dezentrale Architektur ermöglicht es, die Datensilos aufzubrechen, ohne sie zu verlagern – ein entscheidender Vorteil in der sensiblen Welt der Patientendaten.

Die Kombination aus Datenanalyse und medizinischer Expertise ermöglicht präzisere, individuelle abgestimmte Therapieentscheidungen

Mehr Zeit für die Patientenbetreuung

Was heute noch mühsame Recherchearbeit der Ärzte erfordert, soll in einigen Jahren das «AI-Tumorboard» erledigen. «So wird den Medizinforschenden viel Arbeit abgenommen, wodurch wertvolle Ressourcen gespart und mehr Zeit für die Patientenbetreuung frei wird», betont Wicki mit Blick auf die Zukunft.

Die Entscheidung über die Therapie werden weiterhin die menschlichen Expertinnen und Experten treffen – doch sie werden dies nach erfolgreicher Evaluationsphase auf Basis einer deutlich umfassenderen und systematischer aufbereiteten Informationsgrundlage tun können. Für Krebsbetroffene könnte dieser digitale Verbündete im Hintergrund in den kommenden Jahren zum entscheidenden Faktor werden.

Transparenz als Schlüsselfaktor

Doch eine Frage ist noch offen: Wie zuverlässig sind die Informationen, die das «AI-Tumorboard» liefern wird? Obwohl es sich noch in der Entwicklungsphase befindet, ist die Vision klar: Sobald das System einsatzbereit ist, soll es nicht nur relevante medizinische Daten zusammentragen, sondern auch transparent erläutern, wie es zu seinen Schlussfolgerungen gelangt.

«Ohne nachvollziehbare Entscheidungsprozesse ist selbst die leistungsfähigste KI wenig hilfreich. Die Ärztinnen und Ärzte müssen den Ergebnissen vertrauen können», erklärt Bourquin. Ein weiterer wichtiger Aspekt sei, dass die Entscheidung letztlich immer vom Menschen getroffen wird – ein Punkt, den Bourquin als essenziell für die Patientensicherheit hervorhebt. «In absehbarer Zeit wird keine KI über Leben und Tod entscheiden. Der Mensch wird das letzte Wort haben.» Dennoch räumt er ein, dass Künstliche Intelligenz in der Medizin zunehmend unverzichtbar wird. Ihre Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, eröffnet neue Perspektiven.

Wicki betont: «Kein Arzt kann die gewaltigen Datenmengen, die in der modernen Medizin verfügbar sind, in dieser Tiefe erfassen und vergleichen. Die Zeiten, in denen Ärzte mit Leuchtstiften auf Papier Dokumente durchgingen, sind vorbei», sagt Wicki. Die grösste Herausforderung für die Entwickler des «AI-Tumorboards» besteht nun darin, ein System zu schaffen, das nicht nur exzellente Analysen liefert, sondern diese auch verständlich kommuniziert. Nur so kann die KI zu einem vertrauenswürdigen Partner werden und ihren Platz im Klinikalltag finden.

Von der Forschung in die Praxis

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Die Projektförderung
startete 2024

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Credits

Text: Marita Fuchs
Fotos: Frank Brüderli
Universität Zürich: Michael Krauthammer, Andreas Wicki, Jean-Pierre Bourquin, Ana Claudia Sima
Universitätsspital Zürich: Andreas Wicki, Michael Krauthammer
Universitäts-Kinderspital Zürich: Jean-Pierre Bourquin, Fabio Steffen