Zur Beurteilung des Therapieansprechens bei Patient:innen mit fortgeschrittenem Prostatakarzinom nutzen Radiolog:innen moderne bildgebende Verfahren. Konventionelle Methoden wie Knochenszintigrafie und CT weisen Einschränkungen bei der frühen Erkennung von Krankheitsprogression auf und bieten keine standardisierten Kriterien zur Bewertung des Therapieansprechens [1]. Mithilfe der Ganzkörper-MRT (Whole-Body MRI, WB-MRI) können Radiolog:innen Metastasierungsmuster erkennen und die Tumorlast nicht-invasiv, strahlungsfrei sowie ohne Kontrastmittel oder Tracer beurteilen.
Die Überführung dieser Bilddaten in routinemäßige klinische Entscheidungen bringt jedoch erhebliche Herausforderungen im Workflow mit sich:
- Die manuelle Segmentierung von Knochenmetastasen ist zeitaufwendig und kann pro Untersuchung eine Stunde oder länger dauern [2].
- Selbst semi-automatische Werkzeuge benötigen häufig zwischen 12 und 23 Minuten zur Finalisierung der Ergebnisse, was den routinemäßigen Einsatz erschwert [2].
- Ohne strukturierte Daten kann die Bewertung des Therapieansprechens über mehrere Zeitpunkte hinweg inkonsistent sein.
KI-Funktionen integriert in mint Lesion
Zur Optimierung dieses Prozesses wurde ein spezialisierter KI-Algorithmus*, entwickelt in Zusammenarbeit mit The Royal Marsden NHS Foundation Trust und dem Institute of Cancer Research in London, in mint Lesion integriert. Die Software unterstützt Radiolog:innen insbesondere bei zentralen Analyse- und Befundungsschritten:
- Gezielte Datenextraktion: Die Software extrahiert Kennzahlen wie das Total Diffusion Volume (TDV) und globale ADC-Werte (gADC) sowohl für das gesamte Skelett als auch für einzelne Körperregionen und stellt diese in strukturierten Berichten mit farbcodierten Visualisierungen dar.
- Automatisierte Berechnung: Die KI-gestützte Workflow-Pipeline ermöglicht die Berechnung der Tumorlast innerhalb von etwa 90 Sekunden [2].
- Umfassende Workflow-Unterstützung: Der vollständige automatisierte Workflow – einschließlich der Analyse vor und nach Therapie sowie der strukturierten Befundung – kann in etwa drei Minuten durchgeführt werden [2].
- Konsistente Therapiebeurteilung: Das strukturierte Framework unterstützt die Bewertung des Therapieansprechens über mehrere Zeitpunkte hinweg und ermöglicht reproduzierbare longitudinale Analysen.
Praktischer Nutzen im klinischen Workflow
Mit der KI-gestützten Software mint Lesion können Radiolog:innen die umfassende Quantifizierung der Tumorlast in ihre klinischen Routinen integrieren und gleichzeitig reproduzierbare Prozesse über verschiedene Untersuchungen und Zeitpunkte hinweg sicherstellen.
Dadurch erhalten Tumorboards strukturierte und objektive Daten zur Bewertung der Therapieeffektivität – als fundierte Grundlage für Entscheidungen zur weiteren Patientenversorgung.
Sie interessieren sich für KI-gestützte Quantifizierung in anderen hämatologisch-onkologischen Anwendungsbereichen? Erfahren Sie mehr darüber, wie mint Lesion die strukturierte Analyse beim Multiplen Myelom unterstützt.
* basierend auf Forschung, die durch das National Institute for Health and Care Research (NIHR) gefördert wurde.
Möchten Sie erfahren, wie KI-gestützte strukturierte Befundung Ihre klinischen Workflows unterstützen kann? Kontaktieren Sie unser Team und erfahren Sie mehr über mint Lesion.
