DGHO-Jahrestagung 2024: Von künstlicher Intelligenz bis zur Klassifizierung der erwachsenen T-ALL
Die Jahrestagung 2024 der Deutschen, Österreichischen und Schweizerischen Gesellschaften für Hämatologie und Medizinische Onkologie (DGHO, OeGHO, SGMO und SGH) konnte mit 5.500 Teilnehmenden aufwarten. Neben dem persönlichen Erfahrungsaustausch der Kongressbesucher standen Studienergebnisse des vergangenen Jahres und deren Einordnung in die Versorgungsroutine, aber auch aktuelle Daten im Fokus. Wir haben ausgewählte Kongress-Highlights zusammengestellt – von künstlicher Intelligenz bis zur Klassifizierung der T-Zell-akuten lymphatischen Leukämie (T-ALL) bei Erwachsenen.
CLL, CML, künstliche Intelligenz, malignes Melanom, Mammakarzinom, multiples Myelom, nichtkleinzelliges Lungenkarzinom, T-Zell-akute lymphatische Leukämie, Ösophagus-Adenokarzinom
Künstliche Intelligenz (KI) – eine Revolution für Hämatologie und Onkologie
Entwicklungen im Bereich der KI würden ein enormes Potenzial besitzen, um medizinische Diagnosen weiter präzisieren und Therapien noch stärker personalisieren zu können, wie Experten in verschiedenen Sessions des Kongresses betont haben. Der große Durchbruch der KI habe in den 2010er-Jahren stattgefunden, als die KI-basierte Bilderkennung ein dem Menschen vergleichbares Niveau erreicht habe, berichtete Prof. Marcel Salathé, Lausanne, Schweiz, in seiner Keynote-Lecture bei der Kongresseröffnung [1]. Es folgten Fortschritte im Machine Learning (ML) – bei dem Algorithmen aus Daten lernen und Vorhersagen treffen – sowie im Deep Learning – bei dem künstliche neuronale Netze komplexe Muster und Strukturen in großen Datenmengen erkennen. Letzteres werde laut Salathé zur Verarbeitung von Bild-, Sprach- und Textdaten genutzt. Sprachmodelle („large language models“; LLMs) würden dabei immer besser und könnten sich an die vorherige Kommunikation mit ihren Usern „erinnern“. Offen zugängliche LLMs für die klinische Nutzung lieferten bereits eine wissenschaftliche Expertise vergleichbar mit der von Ärzten mit mehrjähriger Berufserfahrung. Auch in der Hämatologie und Onkologie würden die Möglichkeiten der KI zunehmend genutzt, ergänzte Prof. Jakob Nikolas Kather, Dresden. Das Spektrum reiche von der Früherkennung bis hin zur individualisierten Therapie – mit einem aktuellen Fokus auf der Entwicklung KI-basierter Biomarker, der Automatisierung von Arbeitsabläufen sowie der Optimierung im Kontext klinischer Studien und der Wirkstoffentwicklung (Abb. 1) [2, 3].
