Die USA setzen gerade 1 Milliarde Dollar darauf, dass KI-Supercomputer die meisten Krebsarten innerhalb von 8 Jahren von 'Todesurteilen' zu 'beherrschbaren Zuständen' machen können | Fortune

Die US-Regierung unternimmt einen mutigen Schritt, indem sie 1 Milliarde Dollar in die Entwicklung von KI-Supercomputern investiert, die darauf abzielen, die Krebsbehandlung zu revolutionieren. In Zusammenarbeit mit Advanced Micro Devices plant das Energieministerium (DOE), zwei hochmoderne KI-Maschinen namens Lux und Discovery zu bauen. Diese Supercomputer werden sich nicht nur auf Krebs konzentrieren; sie werden auch die Forschung in Bereichen wie Fusionsenergie und nationale Verteidigung beschleunigen. Energieminister Chris Wright ist optimistisch, dass diese Technologien innerhalb der nächsten fünf bis acht Jahre dazu beitragen könnten, viele Krebsarten von tödlichen Diagnosen zu beherrschbaren Zuständen zu machen. Experten wie Trey Ideker, der ein Präzisionsonkologie-Programm bei der Advanced Research Projects Agency for Health leitet, sind begeistert, aber vorsichtig. Ideker erkennt an, dass KI und Big Data in den nächsten acht Jahren einen bedeutenden Einfluss auf die Krebsversorgung haben können, ist sich aber sicher, dass KI allein nicht alle Probleme lösen wird. Eine der größten Hürden ist der Mangel an umfassenden Daten. Im Gegensatz zu KI-Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache oder selbstfahrenden Autos, in denen umfangreiche Datensätze verfügbar sind, hat die Krebsforschung mit begrenztem Zugang zu Patientendaten zu kämpfen. Krankenhäuser können oder wollen oft nicht genügend Informationen teilen, was es der KI erschwert, effektiv zu lernen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, verschiedene Datentypen – von genetischen Informationen über Gewebescans bis hin zu medizinischer Bildgebung – zu vereinen, um die Reaktionen der Patienten auf Behandlungen besser vorhersagen zu können. Ideker betont, dass Investitionen sowohl in Rechenleistung als auch in Datenerfassungsbemühungen ausgewogen sein müssen. Er schlägt vor, die neuen DOE-Supercomputer direkt mit Bundesprogrammen wie der ADAPT-Initiative von ARPA-H zu verknüpfen, die Patientendaten sammelt, um Modelle zu trainieren, die die Wirksamkeit von Medikamenten vorhersagen. Statt KI als robotischen Chirurgen zu sehen, betrachtet Ideker sie als unschätzbaren Assistenten bei klinischen Entscheidungen. In vielen Fällen, wenn Patienten nicht auf Erstbehandlungen ansprechen, trifft sich ein Ärzteteam, um die nächsten Schritte zu besprechen, oft basierend auf Erinnerung oder aktuellen Studien. KI könnte als „stiller Assistent“ dienen, der jede relevante Studie und klinische Prüfung gelesen hat und evidenzbasierte Meinungen zur Unterstützung der Ärzte liefert. Dieser Ansatz wird bereits in klinischen Studien am Moores Cancer Center der UCSD getestet, wo KI Onkologen bei schwierigen Entscheidungen unterstützt. Mit Blick auf die frühen 2030er Jahre stellt sich Ideker eine Zukunft vor, in der nahezu jeder Krebspatient die beste verfügbare personalisierte Therapie erhält und damit das Versprechen der Präzisionsmedizin erfüllt wird. Die Entwicklung neuer Medikamente für medikamentenresistente Krebsarten wird jedoch wahrscheinlich länger dauern. Für den Moment liegt sein Schwerpunkt darauf, sicherzustellen, dass die Rechenleistung der KI mit realen Datenquellen in Krankenhäusern verbunden ist. Während die Vision des Energieministeriums, Krebs als Todesurteil zu beenden, inspirierend ist, erinnert Ideker daran, dass dieses Ziel erfordert, das Problem aufzuteilen: Zuerst Patienten mit bestehenden Behandlungen abzugleichen und dann neue Therapien zu entwickeln, wenn keine wirken. Dieser zweite Teil wird seiner Meinung nach bis 2030 nicht gelöst sein, aber es ist ein Bereich, auf den sich politische Entscheidungsträger vorbereiten sollten.