Sybil: Künstliche Intelligenz in der Lungenkrebs-Vorsorge
Das Deep-Learning-Modell Sybil markiert einen bedeutenden Fortschritt in der prädiktiven Lungenkrebsdiagnostik. Durch die Auswertung eines einzelnen Niedrigdosis-CT-Scans ermöglicht eine präzise Risikoabschätzung für die Entstehung von Lungenkrebs über einen Zeitraum von bis zu sechs Jahren. Dabei zeigt es eine konsistente Leistungsfähigkeit über verschiedene demografische Populationen hinweg.
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Lungenkrebs stellt nach wie vor eine enorme globale gesundheitliche Herausforderung dar und fordert jährlich mehr Sterbefälle als jede andere Krebsart (1). Bemerkenswert ist, dass Lungenkrebs nicht ausschließlich eine Raucherkrankheit ist – etwa ein Viertel aller Lungenkrebsfälle weltweit sind auf andere Ursachen als Tabakkonsum zurückzuführen (2, 3).
Referenzen
- Sung, H. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin 71, 209–249 (2021)
- Bray, F. et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin 74, 229–263 (2024)
- Díaz-Gay, M. et al. The mutagenic forces shaping the genomes of lung cancer in never smokers. . Nature 644, 133–144 (2025)
- Mikhael, P. G. et al. Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography. Journal of Clinical Oncology 41, 2191–2200 (2023)
- Kim, Y. W. et al. Validation of Sybil Deep Learning Lung Cancer Risk Prediction Model in Asian High- and Low-risk Individuals. Am J Respir Crit Care Med 211, A5012–A5012 (2025)