KI-Modell erkennt mehr als 170 Krebsarten

"crossNN" der Charité liefert zu 99,1 Prozent eine präzise Diagnosestellung von Hirntumoren

"crossNN": KI klassifiziert Tumorarten mit hoher Genauigkeit (Bild: charite.de, Philipp Euskirchen)

Berlin (pte011/06.06.2025/13:55)

Forscher der Charité - Universitätsmedizin Berlin haben mit "crossNN" ein KI-basiertes Diagnosemodell für 170 Krebserkrankungen entwickelt. Grundlage sind spezifische Merkmale im Erbgut der Tumore. Der Algorithmus klassifiziert laut den Experten schnell und sehr zuverlässig. Details sind in "Nature Cancer" nachzulesen.

Ungeahnte Präzision

Die Macher der KI zeigen sich überzeugt von ihrer Neuentwicklung und betonen, dass selbst eine feingewebliche Untersuchung allein keine so präzisen Diagnosen stellen kann wie das neue Modell.

Um einen unbekannten Fingerabdruck mit Tausenden bekannter Fingerabdrücke verschiedener Krebsarten zu vergleichen und einem bestimmten Tumortyp zuzuordnen, sei maschinelles Lernen nötig. Künstliche Intelligenz (KI) analysiere die umfangreichen und komplexen Daten.

Aufwendiges Training

crossNN wurde mit einer großen Anzahl an Referenztumoren trainiert und an über 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", so Studienleiter Philipp Euskirchen.

Darüber hinaus ist auf gleiche Weise ein KI-Modell trainiert worden, das über 170 Tumorarten aus allen Organen mit einer Treffsicherheit von 97,8 Prozent unterscheiden könne. So lasse es sich über die relativ seltene Hirntumoren hinaus für Krebsleiden aller Organe anwenden.

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