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Künstliche Intelligenz, angewandt auf die Erkennung von Krebs

Bauchspeicheldrüsenkrebs

sind aufgrund der hohen Inzidenz von lokoregionären Rezidiven und Metastasen mit einer schlechten Prognose verbunden.
Die Gesamtprognose für Bauchspeicheldrüsenkrebs hat sich in den letzten 20 Jahren nicht verbessert.

Patienten mit Bauchspeicheldrüsenkrebs
haben eine relative 5-Jahres-Überlebensrate von
12.8%1

Bauchspeicheldrüsenkrebs ist eine der wenigen Krebsarten, deren Inzidenz weiter steigt. Im Jahr 2024 werden in den USA 66.440 neue Fälle auftreten.2 Es wird geschätzt, dass er bis 2030 die zweithäufigste Todesursache durch Krebs sein wird.3 Die mit Bauchspeicheldrüsenkrebs verbundene Gesamtprognose hat sich in den letzten 20 Jahren nicht verbessert.4 Da die frühen Stadien der Krankheit asymptomatisch sind, erhalten die meisten Patienten eine Diagnose, wenn sich die Krankheit bereits in einem fortgeschrittenen Stadium befindet.

Statistiken des National Cancer Institute
Patienten mit Lungenkrebs haben eine
relative 5-Jahres-Überlebensrate von
26.7%5

Lungenkrebs ist weltweit die häufigste krebsbedingte Todesursache.2 Sie wird oft erst in einem fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert, wenn die Behandlungsmöglichkeiten begrenzt sind.6
Die häufigsten Arten von Lungenkrebs sind das nicht-kleinzellige Karzinom (NSCLC) und das kleinzellige Karzinom (SCLC). Das NSCLC tritt häufiger auf und entwickelt sich langsam, während das CPPC seltener vorkommt, sich aber oft schnell entwickelt.7

Statistiken des National Cancer Institute
Prozentualer Anteil der Männer, bei denen
im Laufe ihres Lebens Prostatakrebs
diagnostiziert wurde
12.5%8

Insgesamt wurden 2020 weltweit 1.414.259 neue Fälle von Prostatakrebs diagnostiziert und 375.304 Todesfälle im Zusammenhang mit dieser Krankheit gemeldet.9 Prostatakrebs ist die am zweithäufigsten diagnostizierte Krebsart und bleibt weltweit die fünfthäufigste krebsbedingte Todesursache bei Männern.9 In den letzten zwei Jahrzehnten sind die altersstandardisierten Inzidenzraten in 65 Ländern gestiegen.10

Statistiken des National Cancer Institute

Revolutionieren Sie die Gesundheitsfürsorge mit AI

SKOVEN ist ein disruptives Startup-Unternehmen im Bereich der Medizintechnik, das sich auf die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI) spezialisiert hat, die sich ganz dem Bereich der Diagnoseunterstützung widmen sowie der Früherkennung von Tumoren und anderen Pathologien, um die Überlebensraten der Patienten deutlich zu verbessern. Wir haben hochmoderne KI-Modelle (Klassifizierung, Regression, Segmentierung) und Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt, um entscheidende Herausforderungen bei einem breiten Spektrum von Krankheiten zu bewältigen, Dazu gehören: verschiedene Arten von Krebs, Alzheimer und Diabetes.

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Unser Ziel ist es, Fachkräften im Gesundheitswesen Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen sie Krankheiten noch besser erkennen und vorhersagen können.

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Unsere Vision

Revolutionierung des Gesundheitswesens durch die Macht der KI, indem eine Zukunft geschaffen wird, in der Krankheiten frühzeitig erkannt, wirksam behandelt und schließlich verhindert werden.

Inwiefern stellt SKOVEN das Feld auf den Kopf?

Icon Erkennung von multiplen Krebsarten:

Dank unseres Fachwissens im Bereich der künstlichen Intelligenz können wir Millionen von klinischen Daten, MRT-Bildern oder histopathologischen Proben analysieren, um verschiedene Krebsarten zu erkennen (Lunge, Dickdarm, Bauchspeicheldrüse, Haut usw.) in frühen Stadien, was die Überlebenschancen der Patienten erheblich erhöht.

Icon Identifikation des Risikos für Bauchspeicheldrüsenkrebs:

Die von Skoven entwickelten KIs erkennen gefährdete Personen noch vor dem Auftreten von Symptomen, indem sie Biomarker im Urin analysieren. Dies ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen, wodurch die Überlebenschancen der Patienten erheblich gesteigert werden.

Icon Identifizierung von Prädiabetikern:

Skoven verfügt über eine Familie von Algorithmen, mit denen Personen, die ein Risiko für die Entwicklung von Diabetes haben, durch die Analyse kritischer Biomarker erkannt und eingestuft werden können. Dies ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen, wodurch langfristige Komplikationen verringert werden.

Icon Beobachtung des Verlaufs der Alzheimer-Krankheit:

Unsere KI ist in der Lage, die ersten Anzeichen der Alzheimer-Krankheit zu erkennen und ihren Verlauf zu verfolgen. Dadurch erhalten Ärzte wertvolle Informationen, um die Behandlung anzupassen und das Fortschreiten der Krankheit zu verlangsamen.

Unsere AI Expertise konzentriert sich auf:

  • AI/ML Icon

    Führende KI/ML-Expertise:

    Ein Team von Weltklasse-Enthusiasten, die auf künstliche Intelligenz spezialisiert sind
  • AI/ML Icon

    Eine solide Grundlage für die Datenwissenschaft:

    Wir stützen uns auf große Datensätze und fortschrittliche Analysen, um äußerst genaue und zuverlässige KI-Modelle zu entwickeln.
  • AI/ML Icon

    Konzentration auf die klinische Wirkung:

    Wir arbeiten eng mit Klinikern und Forschern zusammen, um unsere Lösungen zu verbessern.
  • AI/ML Icon

    Ein ethischer Ansatz für KI:

    Wir räumen dem Datenschutz, der Sicherheit und der verantwortungsvollen Entwicklung von KI bei all unseren Aktivitäten Vorrang ein.
Expertise

Anwendungen unserer verschiedenen KI-Modelle bei der Erkennung von Krebs

Wir haben einen „Wald“ aus verschiedenen Modellen künstlicher Intelligenz entwickelt, die darauf trainiert sind, auf verschiedene Bereiche der Onkologie zu reagieren.

Brain
Gehirnkrebs: Ein erstes Modell künstlicher Intelligenz ermöglicht die Analyse von MRT-Bildern und die Identifizierung von Tumoren mit höchster Genauigkeit.
Skin
Hautkrebs: Ein zweites KI-basiertes Tool analysiert Fotos von Hautläsionen, um bösartige Tumore zu klassifizieren.
Lung
Lungenkrebs: Eine dritte Familie von Deep-Learning-Algorithmen verarbeitet H&E-gefärbte Gewebeschnitte zur Erkennung und Klassifizierung von Tumoren.
Colon
Kolorektaler Krebs: Ein weiteres Modell eines Algorithmus aus Convolutive Neuronal Networks wurde trainiert, um Darmkrebs zu erkennen.
Cervical
Gebärmutterkrebs: Eine vierte Familie von Deep-Learning-Modellen ist auf die histologische Analyse von angefärbten menschlichen Gewebeproben spezialisiert, um frühe Anzeichen von Gebärmutterhalskrebs zu erkennen.
Prostate
Prostatakrebs: Wir verfügen über ein Modell für maschinelles Lernen, das darauf trainiert ist, qualitative Variablen von Patienten zu klassifizieren, um die Bösartigkeit von Prostatatumoren zu diagnostizieren.
Prostate
Prostatakrebs: Eine spezielle Familie von Deep-Learning-Modellen ist für die Erkennung und Klassifizierung von frühen Anzeichen von Prostatakrebs auf H&E-gefärbten Gewebeschnitten verantwortlich.
Pancreas
Bauchspeicheldrüsenkrebs: Eine spezielle Familie von Algorithmen des maschinellen Lernens widmet sich der Erkennung von frühen Anzeichen eines Adenokarzinoms der Bauchspeicheldrüse in Biomarkern im Urin.
Breast
Brustkrebs: Eine letzte Familie von Algorithmen für maschinelles Lernen ist für die Erkennung gutartiger oder bösartiger Tumore in H&E-gefärbtem Gewebe zuständig.

Die Erkennung anderer Krankheiten revolutionieren

Wir haben unser Fachwissen in mehreren Bereichen der künstlichen Intelligenz angewandt,
um andere Krankheiten wie Alzheimer zu erkennen und zu überwachen.

Alzheimer-Krankheit

MRI image
Segmentierung von MRI-Bildern: Unsere generative KI verbessert MRT-Bilder mithilfe der Schädelablation, einem Verfahren, bei dem der Schädel und anderes nicht zerebrales Gewebe aus den Bildern entfernt wird. Dies verbessert die Vorhersage und erleichtert die Untersuchung von Anomalien wie Tumoren, Verletzungen oder neurodegenerativen Erkrankungen.
Alzheimer-Krankheit: Nach der Phase der Entfernung des Schädels tritt unser zweites Modell, das auf einem faltenden Netzwerk basiert, in Aktion, um die MRT-Bilder des Gehirns für die Früherkennung des Fortschreitens der Alzheimer-Krankheit zu klassifizieren.

Einzigartig in seiner Art


Arrow

Treffen Sie die Visionäre, die unseren Erfolg begründen

die wichtigsten Vorteile:

SKOVEN

Außergewöhnliche Genauigkeit:

Überlegene Diagnosegenauigkeit von 92 bis 100 %, die herkömmliche Tools übertrifft.

Geringere Gesundheitskosten:

Die Früherkennung ermöglicht weniger invasive und weitaus kostengünstigere Behandlungen.

Verbesserung der Diagnose:

Die Zeit des Arztes zum Nutzen des Patienten optimieren.
Expertise

Ausblick auf die Zukunft

Die Integration der KI in die Krebsdiagnostik schreitet aufgrund technologischer Durchbrüche schnell voran.Wir sind in diesem Bereich dank unserer vielfältigen Modelle, die in der Lage sind, Dinge zu entdecken, die für den Menschen allzu oft nicht wahrnehmbar sind, führend. Hinzu kommen der Mangel an Praktikern und die deutliche Zunahme der Bevölkerungsalterung in den OECD-Ländern, gehen wir davon aus, dass der Bedarf an KI-Lösungen in Zukunft nur noch steigen wird.

Unsere Palette an Tools für künstliche Intelligenz ermöglicht es, den Verlauf einer Krankheit wie Krebs im Laufe der Zeit zu verfolgen. Durch die Analyse von sequenziellen Scans, Bluttests oder anderen Daten können diese Tools subtile Veränderungen in der Größe, Form oder Zusammensetzung des Tumors erkennen. Auf diese Weise helfen sie Klinikern, festzustellen, ob eine Behandlung anschlägt oder ob Anpassungen erforderlich sind, was zu adaptiveren und zeitgerechteren Interventionen führt.


Illustration of AI in cancer diagnostics