KATY

KATY ist ein von der Europäischen Union finanziertes Projekt, das darauf abzielt, KI-gestützte personalisierte Medizin für Patientinnen und Patienten zu entwickeln. Krebsbehandlungen benötigen dringend innovative Ansätze, um maßgeschneiderte, gezielte Therapien für Patientinnen und Patienten zu finden, wobei die personalisierte Medizin eine entscheidende Rolle spielen kann. Maßgeschneiderte, gezielte Therapien in der Krebsbehandlung sind bereits Realität, doch basieren sie derzeit auf traditionellen Methoden der Datenanalyse. KI-gestützte personalisierte Medizin hat das Potenzial, diese Therapien auf ein neues Niveau zu heben.

Jedoch, unabhängig davon, wie präzise diese Technologien sind oder wie viele Leben sie potenziell retten können, ob sie das gesamte medizinische Wissen nutzen können – wenn Klinikern die Vorschläge und Entscheidungen der KI nicht verständlich sind, wird die KI-gestützte personalisierte Medizin kein Game Changer sein. Kliniker werden sie nicht in ihren täglichen Entscheidungen berücksichtigen, und somit ist ihr Scheitern vorprogrammiert. Die eigentliche Herausforderung besteht daher darin, KI-gestützte Systeme für die personalisierte Medizin zu entwickeln, die von Klinikern und klinischen Forschern akzeptiert und verstanden werden können.In KATY greifen wir die oben genannten Herausforderungen auf und schlagen ein KI-gestütztes System für personalisierte Medizin vor, das medizinisches "KI-gestütztes Wissen" an die Fingerspitzen von Klinikern und klinischen Forschern bringen kann. Das KI-gestützte Wissen ist ein von Menschen interpretierbares Wissen, das Kliniker und klinische Forscher verstehen, dem sie vertrauen und das sie in ihrer täglichen Arbeitsroutine effektiv nutzen können. KATY ist also ein KI-gestütztes System für personalisierte Medizin, das auf zwei Hauptkomponenten aufbaut: einem verteilten Knowledge Graph und einem Pool von Explainable-Artificial-Intelligence-Prädiktoren. Als Stresstest und aufgrund des Mangels an personalisierten klinischen Antworten wird KATY an einer Krebsart mit geringer Prävalenz und Komplexität erprobt: dem klarzelligen Nierenzellkarzinom (CCRCC).

Weitere Information zum Projekt finden Sie hier und in ucris.