„Es wäre zu erwarten, dass ein solches Modell die aktuelle Landschaft verbessern würde“, sagt er. „Aber es muss wirklich sehr früh sein, um die größte Wirkung zu erzielen.“
Es sei möglich, dass einige Menschen innerhalb des Zeitfensters von sechs bis 18 Monaten an fortgeschrittenem Bauchspeicheldrüsenkrebs erkrankt seien, was bedeutet, dass es zu spät für eine wirksame Behandlung sein könnte, bis sie eine Risikobewertung erhalten haben, sagt er.
Während es sich bei dieser speziellen Studie um eine retrospektive Studie handelt, bei der vorhandene Daten untersucht und die Modelle damit beauftragt werden, hypothetische Vorhersagen zu treffen, hat das Team mit der Arbeit an einer Studie begonnen, die Daten über bestehende Patienten sammeln, deren Risikofaktoren berechnen und abwarten soll, wie genau die Vorhersagen sind sind, sagt Martin Rinard, Professor für Elektrotechnik und Informatik am MIT, der an dem Projekt gearbeitet hat.
In der Vergangenheit funktionierten andere KI-Modelle, die mit Daten eines bestimmten Krankenhauses erstellt wurden, manchmal nicht so gut, wenn sie mit Daten eines anderen Krankenhauses versorgt wurden, betont er. Dafür können verschiedenste Gründe verantwortlich sein, etwa unterschiedliche Bevölkerungsgruppen, Verfahren und Praktiken.
„Da uns nahezu Daten von einem sehr bedeutenden Teil der Gesamtbevölkerung der Vereinigten Staaten vorliegen, hoffen wir, dass das Modell organisationsübergreifend besser funktioniert und nicht an eine bestimmte Organisation gebunden ist“, sagt er. „Und weil wir mit so vielen Organisationen zusammenarbeiten, verfügen wir auch über ein größeres Schulungsangebot.“
In Zukunft könnte PRISM auf zwei Arten eingesetzt werden, sagt Appelbaum.
Erstens könnte es dazu beitragen, Patienten für Bauchspeicheldrüsenkrebstests auszuwählen. Zweitens könnte es eine breitere Art von Screening bieten und Menschen ohne Symptome dazu veranlassen, einen Blut- oder Speicheltest durchzuführen, der Aufschluss darüber geben könnte, ob weitere Tests erforderlich sind.
„Es gibt Zehntausende dieser Modelle für verschiedene Krebsarten, aber die meisten davon bleiben in der Literatur hängen“, fügt sie hinzu. „Ich denke, wir haben den Weg, sie in die klinische Praxis zu bringen, deshalb habe ich das alles ins Leben gerufen – damit wir es tatsächlich zu den Menschen bringen und Krebs frühzeitig erkennen können.“ Es hat das Potenzial, viele, viele Leben zu retten.“