Wissenschaftler haben herausgefunden, dass eine „bahnbrechende“ neue Technik eine der tödlichsten Krebsarten in nur 30 Sekunden diagnostizieren könnte.
In Großbritannien gibt es jedes Jahr rund 8.000 Todesfälle durch Speiseröhrenkrebs, was fünf Prozent aller Krebstodesfälle ausmacht.
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Doch nun hat ein Expertenteam von Universitäten und Krankenhäusern eine Technik entwickelt, mit der sich innerhalb von Sekunden erkennen und diagnostizieren lässt.
Das von Professor Nick Stone an der University of Exeter geleitete Projekt heißt RaPIDE.
Neu entwickelte medizinische Geräte nutzen Licht, um Krebsgewebe oder -zellen fast augenblicklich zu lokalisieren, und zwar mithilfe einer laserbasierten Technik namens Raman-Spektroskopie.
Aktuelle Diagnosen können zwei Wochen dauern, aber der neue Ansatz könnte diese Zeit auf unter 30 Sekunden verkürzen.
Sie hoffen, dass der Test zu schnelleren und genaueren Tests führen wird, die die Gesundheitsergebnisse verbessern werden.
Mit RaPIDE können medizinische Experten das von Gewebe gestreute Licht messen, wenn ein Laser geringer Leistung darauf gerichtet wird.
Das Licht verändert sich, wenn es auf gesundes oder erkranktes Gewebe fällt, sodass präkanzeröses oder krebsartiges Gewebe schnell erkannt werden kann.
Sie können den Test sowohl im Rachen des Patienten als auch an biopsiertem Gewebe durchführen.
Die Signale der Sonde werden von einem Computer analysiert und können von der neuesten KI verarbeitet werden, um die Entscheidungen des Klinikers zu unterstützen.
Das Forschungsteam hat mit der Durchführung klinischer Studien mit Patienten begonnen, von denen bisher 19 getestet wurden.
Oliver Old, beratender Chirurg des oberen Gastrointestinaltrakts der Gloucestershire Hospitals, sagte: „Wir freuen uns über die Aussicht, diese neue Technologie zum Nutzen der Patienten einzuführen.
„Diese Technologie kann uns dabei helfen, diese frühen Krebsarten gezielter zu bekämpfen, die Heilungsraten zu verbessern und die Notwendigkeit größerer chirurgischer Eingriffe zu reduzieren.“
Speiseröhrenkrebs ist der siebttödlichste im Vereinigten Königreich, da er aufgrund minimaler Symptome oft erst spät entdeckt wird, was eine erfolgreiche Behandlung erschwert.
Dr. Alex Dudgeon, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der University of Exeter, sagte: „Wenn wir mit unserem Gerät Krebs und andere abnormale Veränderungen in Sekundenschnelle diagnostizieren können, ohne Gewebe zu entfernen, würde dies das Fachgebiet revolutionieren und Zeit und Geld für den NHS sparen.“
„Mit einer sofortigen Diagnose kann die Behandlung früher begonnen werden, was die Patientenergebnisse verbessert.“
Die Gruppe untersucht auch, ob sich mit der Technik Lymphome und neuromuskuläre Erkrankungen identifizieren lassen.
RaPIDE steht für: Raman Probe for In-vivo Diagnostics (während der Ösophagus-Endoskopie).
Die Gruppe besteht aus der University of Exeter, der University of Bristol und dem Gloucestershire Hospitals NHS Foundation Trust.
Die Studie wurde vom National Institute for Health and Care Research – dem Forschungspartner des NHS – finanziert.
Die KI-Technologie, die bereits jetzt Ihr Leben retten könnte
Das NHS AI Lab wurde außerdem eingerichtet, um vielversprechende Innovationen von Regierung, Gesundheitsdienstleistern, Wissenschaftlern und Technologieunternehmen zu koordinieren.
Tara Donnelly, die ehemalige Chief Digital Officer des NHS England, ist jetzt Gründerin des Gesundheitsberatungsunternehmens Digital Care, das dem NHS bei der Skalierung von Technologie hilft.
Sie sagte: „In den meisten Wochen gibt es aufregende Nachrichten über einen möglichen Durchbruch bei der KI im Gesundheitswesen.
„Zum Beispiel kann das KI-System im Moorfields Eye Hospital in London die richtige Überweisungsentscheidung für über 50 Augenkrankheiten mit einer Genauigkeit von 94 Prozent empfehlen und entspricht damit den Ergebnissen weltweit führender Augenexperten.“
Ein Grund dafür, dass der NHS für den Einsatz von KI so geeignet ist, liegt darin, dass er täglich fast 1,3 Millionen Menschen behandelt.
Das kann lange Wartelisten und Wartezeiten in der Notaufnahme bedeuten, ist aber auch ein Vorteil, wenn es um KI geht, weil diese Patienten viele Daten produzieren.
Und es sind die Daten, aus denen die KI lernt, um sicherzustellen, dass sie optimal funktioniert.
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