Wie maschinelles Lernen bei der Krebsdiagnose hilft

In China retten schnellere, präzisere Lungenkrebsdiagnosen vielen Menschen das Leben. Angefangen hat alles mit einem Mitarbeiter der SAP Labs China.

Dr. Yang Yang ist ein vielbeschäftigter Mann. Er hat sich zwar zu unserem Video-Interview bereit erklärt, hat aber nicht wirklich Zeit dafür. Mit unseren Kameras und Beleuchtung erwarten wir ihn in einem kleinen Raum mit Ziegelwänden am Ende eines schmalen Gangs in der größten Lungenklinik von Shanghai. Aber wir wissen nicht, wann er auftauchen wird, um uns zu erklären, wie es dazu kam, dass er für die Diagnose von Lungenkrebs maschinelles Lernen (ML) einsetzt.

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Ein Wettlauf gegen die Zeit

Wenn Lungenkrebs in einem frühen Stadium erkannt wird, haben die Betroffenen sehr gute Überlebensaussichten. Lungenfachärzte in China untersuchen jeden Tag eine Vielzahl von Patienten und müssen feststellen, dass sie sich in einem Wettlauf gegen die Zeit befinden.

Und das hat den folgenden Grund: Lungenkrebs ist immer noch die weltweit am häufigsten diagnostizierte Krebsart und fordert die meisten Todesopfer. In China wird jeden Tag bei fast 11.000 Menschen Krebs diagnostiziert. Lungenkrebs bildet den größten Anteil an den Krebserkrankungen. In den vergangenen 15 Jahren ist die Zahl der Lungenkrebsfälle rasant angestiegen. Wenn sich nichts ändert, könnte die Sterberate bei Lungenkrebs in China bis 2030 auf sage und schreibe 40 Prozent ansteigen.

Bei der Lungenkrebsvorsorge wird in der Regel ein CT durchgeführt, und die Bilder werden anschließend auf bekannte Muster oder Knoten untersucht. Man braucht ein sehr gutes Auge, um die Muster früh zu erkennen. Die Symptome von Lungenkrebs können auch auf viele andere Krankheiten hindeuten, sodass möglicherweise gar kein CT angeordnet wird. Und selbst wenn ein CT angeordnet wird, entdecken die Ärzte die Knoten oftmals nicht, denn diese sind im Frühstadium, wenn der Krebs am besten zu behandeln ist, schwer zu sehen. Das ist ein klassischer Fall für Technologie. Und hier kommen Dr. Yang und sein Freund Flat Chen ins Spiel.

Herausforderung trifft Chance: die Geburtsstunde von Argus

Dr. Yang und Flat Chen haben miterlebt, wie sich Shanghai zu der Wirtschaftsmetropole entwickelt hat, die es heute ist. Ihre Karrieren sind eng mit dem enormen Aufstieg verknüpft, den die Stadt seit 30 Jahren erlebt. Die beiden freundeten sich während ihres MBA-Studiums in Shanghai an. Nach dem Studium wandte sich Dr. Yang der Medizin zu, während Chen bei der SAP in China eine Karriere in der Technologiebranche einschlug. Chens Begeisterung dafür, mit neuen Technologien konkrete Geschäftsprobleme zu lösen, hat ihn weit gebracht.

Als sich die beiden Freunde 2017 einmal auf ein Bier trafen, erzählte Dr. Yang Chen, dass er eine Möglichkeit suchte, die Vorsorge bei seinen Patienten schneller und präziser zu gestalten. Er fragte seinen Freund, ob er nicht mithelfen könnte, eine bessere, auf maschinellem Lernen basierende Lösung für Vorsorge-CTs zu entwickeln. Chen brachte das Problem bei der SAP zur Sprache, um Leute zu finden, die maschinelles Lernen auf das CT-Screening anwenden könnten.

Dank seines Geschicks als Entwickler, Produktmanager und Unternehmer gelang es Flat Chen, ein Team von Entwicklern zusammenzustellen, das sich unter der Leitung seines Entwicklerkollegen Zion Chen bei den SAP Labs China des Problems annehmen sollte. Zusammen nahmen sie die Arbeit an einem Proof of Concept für Dr. Yang auf. Das Interesse an einer Mitarbeit an dem Projekt war groß, denn viele kannten jemanden, der an Lungenkrebs erkrankt war.

Das Team entwickelte einen Prototyp, der auf einem CT-Bild Anzeichen für Lungenkrebs aufzeigen konnte. Diesen Prototyp präsentierte das Team auf dem Demo Day der SAP Labs China, wo er die Konkurrenz weit hinter sich ließ. Angesichts dieses Erfolgs stellte das Managementteam des SAP-Entwicklungszentrums in Shanghai noch mehr Ressourcen und Unterstützung für das Projekt bereit. Die Lösung namens Argus ist inzwischen einer der Favoriten bei SAP One Billion Lives, der Initiative der SAP für soziales Unternehmertum, die es sich zum Ziel gesetzt hat, die größten Probleme der Welt zu lösen.

„Ich arbeite wirklich gern bei der SAP“, erklärt Chen. „Hier habe ich die Chance, mit vielen Menschen zusammenzuarbeiten, die mit Leidenschaft die größten Probleme der Welt in Angriff nehmen.“

Mit dem Prototyp von Argus können Dr. Yang und seine Kollegen wertvolle erste Erfahrungen in der Anwendung von maschinellem Lernen in der Lungenkrebsvorsorge sammeln: „Wir haben einen funktionierenden Prototyp, der schon jetzt meine Erwartungen übertrifft“, betont er. „Die Lösung ermöglicht uns nicht nur, mehr Patienten in kürzerer Zeit zu analysieren, sondern sorgt auch für eine präzisere Erkennung. Die Leistungsfähigkeit ist wirklich beeindruckend. Wir vertrauen dieser Technologie, und ich glaube, ihr gehört die Zukunft.“

Weitere Kooperationen wie die zwischen Dr. Yang und Flat Chen können Ärzten helfen, mehr Krebspatienten effektiver zu untersuchen und Leben zu retten.

Flat Chen ist Leiter von SAP Intelligent Enterprise Solution Ecosystem in der Region APJ und Großchina im Büro der SAP Labs China in Shanghai. 

Dieser Artikel ist unter Mitwirkung von Joanne Chen, Head of Communications bei SAP Labs China, entstanden.