Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03226.jsonl.gz/95

Professor Adrien Depeursinge und sein Team organisieren seit drei Jahren einen internationalen Wettbewerb, an dem die besten Forscherinnen und Forscher der Welt teilnehmen, um Algorithmen zu entwickeln und zu testen, mit denen die Behandlung von Kehlkopfkrebs verbessert und das Risiko eines Rückfalls verhindert werden kann. Die von der Abteilung eHealth des Instituts Informatik der HES-SO Valais-Wallis organisierte HECKTOR Challenge trägt konkret zum Kampf gegen Krebs und zur Verbesserung der Lebensqualität der Patienten bei.
Krebserkrankungen im Kopf- und Halsbereich gehören zu den häufigsten Krebserkrankungen in der Weltbevölkerung. Die Behandlungsmethoden werden immer besser, aber Therapieversagen bleibt eine große Herausforderung und tritt bei bis zu 40 % der Fälle in den ersten zwei Jahren nach der Behandlung auf. In mehreren Studien wird versucht, Patienten mit einer schlechteren Prognose besser zu identifizieren, indem bereits verfügbare Bilder ausgewertet werden, wie z. B. Bilder, die für die Diagnose und die Behandlungsplanung gewonnen wurden. Diese Methoden sind zwar vielversprechend, wurden aber bisher nur an einer unzureichenden Anzahl von Patienten validiert, da sie eine langwierige, komplexe und fehleranfällige Arbeit bei der Sammlung und Annotation von Bildern erfordern: die manuelle, dreidimensionale Abgrenzung von Primärtumoren und Lymphknotenmetastasen für jeden einzelnen Patienten.
Derzeit gibt es Methoden, die Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwenden, sowohl zur Automatisierung der Tumorkonturierung als auch zur Identifizierung von Patienten mit ungünstiger Prognose. Die Leistung dieser Algorithmen ist jedoch noch nicht gut genug, um von der Ärzteschaft genutzt zu werden. Daher ist es wichtig, die Arbeit der weltweiten Forschungsgemeinschaft zu vergleichen, um diese Ansätze weiterzuentwickeln. Die Organisation eines internationalen Wettbewerbs, der HECKTOR Challenge (HEad and neCK tumOR segmentation and outcome prediction in PET/CT images), hat zum Ziel, die besten Algorithmen nach den gleichen Regeln und auf dem gleichen medizinischen Datensatz von ausreichender Qualität und Quantität zu vergleichen und zu identifizieren. Die wissenschaftlichen Ergebnisse und das generierte Wissen werden für alle zugänglich gemacht (Open Science und Open Data).
Im dritten Jahr in Folge wird dieser internationale Wettbewerb mit zahlreichen schweizerischen und ausländischen Institutionen organisiert, die eine Mehrheit von Krankenhauspartnern umfassen. Die HECKTOR-Challenge wird von Professor Adrien Depeursinge getragen, der von seinen Kollegen Vincent Andrearczyk, wissenschaftlicher Mitarbeiter, und Valentin Oreiller, Doktorand am Informatikinstitut der HES-SO Valais-Wallis, unterstützt wird. Die Zahl der Teilnehmerinnen und Teilnehmer ist im Laufe der drei Ausgaben spektakulär gestiegen, da die Behandlung von Krebs weltweit eine zentrale Herausforderung für die öffentliche Gesundheit darstellt.
Nach dem Erfolg der ersten beiden Ausgaben wird die Challenge 2022 auf der 25. Internationalen Konferenz für Computergestützte Medizinische Bildgebung und Interventionen (MICCAI) 2022 vorgestellt. Bei der diesjährigen Ausgabe werden sich die Forscherinnen und Forscher insbesondere auf eines der komplexesten Probleme dieser Krankheit konzentrieren, nämlich die Identifizierung von Patientinnen und Patienten, die nach der Behandlung ein hohes Rückfallrisiko haben.
Interdisziplinarität. Dies ist ein Begriff, der in der Forschung und im Kampf gegen Krebs immer wieder auftaucht. HECKTOR basiert auf einem Konsortium, das klinische Experten für die Bildgebung und Behandlung von Krebs sowie Forscher im Bereich der künstlichen Intelligenz vereint. Neun medizinische Zentren stellen Daten zur Verfügung (CHUV Lausanne, US Zürich, CHB Rouen, CHU Poitiers, MDA Houston, CHU Montreal, CHU Sherbrook, HGJ Montreal, HMR Montreal) und mehrere Unternehmen unterstützen die Herausforderung, darunter MIM, das die Software für die Datenannotation zur Verfügung stellt, Siemens Healthineers, Aquilab und Biomtech, die Preise für die Gewinner bereitstellen. Diese Gemeinschaft setzt sich dafür ein, HNO-Tumorpatienten zu helfen, die besten der zahlreichen Behandlungsmöglichkeiten (Operation, Chemotherapie, Strahlentherapie, Immuntherapie) zu nutzen.
Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, die Patienten durch personalisierte Medizin zu betreuen, deren Ziel es ist, die Lebensqualität der Patienten zu verbessern. Mithilfe bildgebender Verfahren kann der Arzt eine Krankheit diagnostizieren und Entscheidungen über die Behandlung treffen. Diese Bilder enthalten jedoch viele Informationen, die vom Menschen noch nicht ausgewertet werden, aber von Algorithmen gelesen werden können. Im Sinne der Komplementarität würde die Verwendung eines Algorithmus in einem quantitativen Ansatz zur medizinischen Bildgebung dem Arzt ein zusätzliches Werkzeug an die Hand geben, mit dem er die neu gewonnenen Informationen in einen Kontext einordnen und gezieltere und wirksamere Behandlungen vorschlagen könnte.
Indem die besten Forschungsteams der Welt in einem Wettbewerb zusammenkommen, werden die vielversprechenden Methoden, die von den Algorithmen geliefert werden, zu einer genaueren Diagnose und Behandlung führen und die Lebensqualität der Patienten verbessern. Die künstliche Intelligenz konzentriert sich auf die Umrisse des Tumors und die Algorithmen werden letztendlich in der Lage sein:
- Das Rückfallrisiko vorhersagen
- Bei der Wahl und Planung der Behandlung helfen
- Invasive Eingriffe (Biopsien), insbesondere bei der Diagnose, reduzieren.
Die Challenge 2022 muss es ermöglichen, den Tumor zu finden, ihn zu umreißen, nach Metastasen in den Lymphknoten zu suchen und das Rückfallrisiko vorherzusagen.
Nach Abschluss der Challenge kann das Forschungsteam der HES-SO Valais-Wallis die Ergebnisse der besten Algorithmen der wissenschaftlichen Gemeinschaft vorstellen, um neue Erkenntnisse zu generieren und die laufenden Arbeiten zu verbessern.