«KI wird uns helfen, aus Daten von Patientinnen und Patienten bessere Krebstherapien abzuleiten»

Die AI-Center der EPFL und der ETH Z¨¹rich haben zusammen mit vier grossen Universit?tsspit?lern und weiteren Partnern aus Forschung und Industrie die Nationale Initiative f¨¹r Pr?zisionsonkologie (externe Seite NAIPO) lanciert. Gunnar R?tsch, Professor f¨¹r Biomedizininformatik an der ETH Z¨¹rich, geh?rt zu den Initiatoren und sagt im Interview, welche Rolle KI in der Suche nach Krebstherapien spielen soll.

ETH-News: Was verspricht man sich von KI in der Krebsmedizin? 
Gunnar R?tsch: KI wird immer dann n¨¹tzlich, wenn grosse Mengen von unterschiedlichen Daten interpretiert werden m¨¹ssen. Das ist in der Krebsmedizin der Fall: Onkologen m¨¹ssen Pathologiebilder, Gen-Informationen, Biomarker und die Behandlungsgeschichte interpretieren und sich dann anhand der aktuellen Behandlungsrichtlinien und Forschungsergebnisse f¨¹r die Therapie entscheiden, die f¨¹r die jeweilige Patient:in am besten passt. KI soll die Analyse und Interpretation dieser Daten effizienter und genauer machen.

Was will die neue Initiative? 
Es ist unser Ziel, die Krebsbehandlung mit Hilfe von k¨¹nstlicher Intelligenz zu verbessern ¨C von der Diagnose bis zur Therapieentscheidung. Wir haben mit einem anderen grossen Schweizer Krebsmedizin-Projekt, dem Tumor-Profiler-Projekt, schon zeigen k?nnen, dass man bessere Behandlungen findet, wenn man Tumore mit mehr und unterschiedlichen Daten noch genauer beschreiben kann. KI half dort beispielsweise, Gewebeschnitte zu interpretieren oder vorherzusagen, welche Krebszellen auf ein Krebsmedikament ansprechen. Die Initiative will noch einen Schritt weiter gehen: Sie soll diese vielf?ltigen Daten verkn¨¹pfen, mit der Fachliteratur abgleichen und so erm?glichen, dass neueste Erkenntnisse sofort in die Klinik einflie?en.

Welche Rolle spielt die ETH Z¨¹rich dabei? 
Die Forschenden der beiden AI-Center von EPFL und ETH Z¨¹rich entwickeln das Herzst¨¹ck: Modelle, die diese spezielle Art von Daten interpretieren und solche, die sie miteinander in Verbindung bringen k?nnen. Daf¨¹r eignen sich KI-Sprachmodelle. Ziel des Projektes ist es, solche Sprachmodelle f¨¹r diesen Zweck zu weiterzuentwickeln und anzupassen. Vom AI Center der ETH Z¨¹rich sind im Moment die Gruppen von Julia Vogt, Niko Beerenwinkel und mir beteiligt.  

Die Initiative bringt eine breite Zusammenarbeit von Forschung und Kliniken. Weshalb ist das wichtig? 
Wir haben bereits heute Algorithmen, die f¨¹r ?rzt:innen n¨¹tzlich w?ren, aber selten zum Einsatz kommen. Denn es fehlt die Infrastruktur, die die Patient:innen-Daten zu unseren Algorithmen und von dort in geeigneter Form zu den Onkolog:innen bringen. Die Initiative will diese Br¨¹cke schlagen. Die Expertise, die wir in der Schweiz haben, soll in m?glichst viele Spit?ler gelangen.

KI-Modelle ben?tigen Daten. Gesundheitsdaten sind sensibel. Wie sch¨¹tzen Sie diese? 
Die Ethik-Kommissionen und Datensch¨¹tzer schauen zu Recht sehr genau hin. Und die Daten, mit denen die Modelle trainiert werden sollen, sind anonymisiert oder werden mit der Erlaubnis der Patienten in de-identifizierter Form verwendet. Die KI-Modelle und die Dateninfrastruktur werden hier in der Schweiz entwickelt, die Daten ausschliesslich auf sicherer, spezialisierter Infrastruktur in der Schweiz verarbeitet.

Was motiviert Sie pers?nlich, an dieser Schnittstelle zu arbeiten? 
Ich sehe, dass die Technologien, die meine Kolleg:innen und ich entwickeln, in der Krebsmedizin vieles ver?ndern k?nnen. Gerade die Kommunikation zwischen den Akteuren in der Onkologie erscheint mir heute immer noch ineffizient. Da werden  Berichte zwischen Spezialisten hin und her geschickt und am Ende haben sie kaum Zeit, die F¨¹lle von Informationen zu verarbeiten. KI kann die Informationen von den verschiedenen Quellen strukturieren und ¨¹bersichtlich darstellen, sodass alle wichtigen Daten effizient genutzt werden k?nnen.