Chatbots im Labor: Revolutionierung der Gentests zur Krebserkennung am Huntsman Cancer Institute

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Durch Ernst Müller
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Lab-Roboter, die genetische Sequenzen für Krebserkennung analysieren.

BerlinAktuelle Studien zeigen, dass spezielle Chatbots Patienten bei der Entscheidung über genetische Tests zur Krebsrisikobewertung unterstützen können. Wissenschaftler des Huntsman Cancer Institute an der Universität von Utah und des NYU Langone Perlmutter Cancer Center haben herausgefunden, dass Chatbots eine gute Alternative zur herkömmlichen genetischen Beratung sein können. Diese Methode könnte genetische Dienstleistungen zugänglicher machen und das Problem des begrenzten Zugangs zur genetischen Beratung lösen.

Genetische Tests erfordern normalerweise zwei Besuche bei einem genetischen Berater. Beim ersten Termin sprechen die Patienten über ihre Familiengeschichte und erfahren mehr über die Vor- und Nachteile sowie die Grenzen des Tests. Wenn sie sich zur Durchführung entscheiden, wird ein zweiter Termin zur Besprechung der Ergebnisse vereinbart. In Zukunft könnte dieses Vorgehen jedoch problematisch werden, da die Nachfrage nach solchen Tests steigt, aber nicht genügend genetische Berater zur Verfügung stehen.

Die BRIDGE-Studie untersucht ein innovatives Modell:

  • Ein Algorithmus identifizierte Patienten mit einem höheren Risiko für erbliche Krebssyndrome anhand von selbstberichteten Familiengesundheitsgeschichten.
  • Die Teilnehmer wurden in zwei Gruppen aufgeteilt: Die erste folgte dem traditionellen Modell, während die zweite mit einem Chatbot interagierte.
  • Die Chatbot-Gruppe erhielt Bildungsinformationen über MyChart, ein Online-Patientenportal, wodurch sie sich leichter ohne einen Vorsorgetermin für Tests entscheiden konnten.

Eine Studie ergab, dass die Ergebnisse in beiden Gruppen gleich waren. Dies deutet darauf hin, dass Chatbots eine vielversprechende Alternative zur traditionellen genetischen Beratung sein könnten. Da genetische Tests immer mehr krebsbezogene Gene identifizieren, wird der Bedarf an solchen Dienstleistungen voraussichtlich steigen. Chatbots könnten dabei helfen, diese Dienstleistungen anzubieten, ohne die wenigen verfügbaren genetischen Berater zu überlasten.

Dieser neuartige Ansatz zielt nicht darauf ab, genetische Berater zu ersetzen, sondern das System zu ergänzen. Durch die Integration von Chatbots können Gesundheitssysteme:

  • Die Reichweite genetischer Dienstleistungen erweitern.
  • Die Belastung der genetischen Berater reduzieren.
  • Genetische Tests für Risikogruppen zugänglicher machen.

Patienten mit einem erhöhten genetischen Krebsrisiko können Vorsorgemaßnahmen ergreifen, um sich zu schützen. Häufigere Untersuchungen, bestimmte Medikamente, chirurgische Eingriffe oder Veränderungen im Lebensstil können hilfreich sein. Durch die Früherkennung von Krebs und das Ergreifen präventiver Maßnahmen können ihre Chancen erheblich verbessert und möglicherweise ihr Leben gerettet werden.

Mit den Fortschritten in der Genetik benötigen wir praktische und erweiterbare Methoden, um diese Dienstleistungen anzubieten. Die BRIDGE-Studie zeigt, dass Chatbots in diesem neuen Bereich helfen können, indem sie genetische Tests zugänglicher und effizienter machen. Dies könnte besonders wichtig werden, wenn die Nachfrage steigt und unser Verständnis darüber wächst, wie die Genetik das Krebsrisiko beeinflusst.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.32143

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Kimberly A. Kaphingst, Wendy K. Kohlmann, Rachelle Lorenz Chambers, Jemar R. Bather, Melody S. Goodman, Richard L. Bradshaw, Daniel Chavez-Yenter, Sarah V. Colonna, Whitney F. Espinel, Jessica N. Everett, Michael Flynn, Amanda Gammon, Adrian Harris, Rachel Hess, Lauren Kaiser-Jackson, Sang Lee, Rachel Monahan, Joshua D. Schiffman, Molly Volkmar, David W. Wetter, Lingzi Zhong, Devin M. Mann, Ophira Ginsburg, Meenakshi Sigireddi, Kensaku Kawamoto, Guilherme Del Fiol, Saundra S. Buys. Uptake of Cancer Genetic Services for Chatbot vs Standard-of-Care Delivery Models. JAMA Network Open, 2024; 7 (9): e2432143 DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.32143
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