Das STARDUST-Projekt hat das Ziel, das Segment Anything Model 2 (SAM-2) für die Tumorsegmentierung in der Strahlentherapie zu testen und weiterzuentwickeln. SAM-2 ist ein Open-Source-KI-Modell, das von Meta Platforms, Inc. entwickelt und im Juli 2024 veröffentlicht wurde. Es wurde ursprünglich für allgemeine Bildsegmentierungsaufgaben entwickelt und muss erst an die spezifischen Anforderungen von 3D-medizinischen Bilddaten (wie CT- und MRT-Aufnahmen) angepasst werden. Das Projekt nutzt eine umfangreiche Strahlentherapie-Datenbank mit 3D-Bilddaten aus 12.000 Behandlungskursen über einen Zeitraum von zehn Jahren. Ziel ist es, SAM-2 auf die präzise Segmentierung von soliden Tumoren (z. B. im zentralen Nervensystem, Kopf-Hals-Bereich und gastrointestinalen Trakt) sowie Metastasen (z. B. in Gehirn, Lunge und Leber) zu optimieren. Das Projekt beinhaltet die Entwicklung und Implementierung von Anpassungsstrategien, um SAM-2 für spezifische Tumortypen und klinische Szenarien erfolgreich zu adaptieren. Die Leistung des Modells wird im Vergleich zu manuellen Segmentierungsmethoden hinsichtlich Effizienz und Genauigkeit bewertet. Zusätzlich wird ein Proof-of-Concept-Tool entwickelt, das SAM-2 in bestehende Strahlentherapie-Planungssysteme integriert, um die Ergebnisse direkt in die klinische Praxis überführen zu können. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Genauigkeit der Tumorsegmentierung zu verbessern, die Effizienz der Strahlentherapieplanung zu steigern und letztendlich präzisere und personalisierte Behandlungsstrategien für Krebspatientinnen und Krebspatienten zu ermöglichen.