Diagnose durch maschinelles Lernen

Gewebeanalyse: Googles AI erkennt Krebs zuverlässiger als der Arzt

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von Sandra Spönemann (@die_spoent_wohl)-

Mehrere tausend Fotos zu analysieren, um erkranktes Gewebe aufzuspüren, ist eine harte Arbeit für Pathologen. Das Projekt "Google DeepMind" soll diesen Vorgang zukünftig erleichtern und den Prozess der Krebserkennung automatisieren.

Die Verantwortung ist groß, die Arbeit aufwendig.

"Wie stehen meine Chancen zu überleben?" – diese Frage stellen sich Menschen, die an Krebs erkranken, und möchten von ihrem Arzt eine aussagekräftige Antwort erhalten. Dafür analysieren Pathologen tausende von hochauflösenden Gewebeaufnahmen, um möglichst präzise vorhersagen zu können, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Patient überlebt. Darüber hinaus ist die Identifizierung erkrankter Bereiche für eine gezielte Strahlentherapie von großer Bedeutung. Die Verantwortung ist groß, die Arbeit aufwendig.

Googles Bemühungen in Sachen KI-Erforschung könnten zukünftig einen wesentlichen Beitrag zu Krebsdiagnose sowie Behandlungen leisten, indem künstliche Intelligenzen in automatisierter Form die Analysen für den Arzt übernehmen. Im unmittelbaren Vergleich der KI zu einem menschlichen Diagnostiker, lag der Algorithmus vorn und erreichte einen Genauigkeitsgrad von 89 Prozent (Arzt: 73 Prozent).

Einsetzfelder von KI in der Medizin

In Kooperation mit medizinischen Einrichtungen in UK - unter anderem dem University College London Hospital NHS Trust - arbeitet Googles DeepMind Team an mehreren Fronten:

Relevanz

Allein in Deutschland sind laut Gutenberg-Gesundheitsstudie (2015) mehr als 140.000 Menschen von Sehverlust als Folge von Diabetes bedroht. Eine frühe Diagnose könnte das Augenlicht retten.

Der Unterstützung der Forschung, der Diagnose von Augenerkrankungen und der Strahlungstherapie bei Tumoren im Kopf- und Nackenbereich.

Nicht nur Google, auch andere Entwickler-Teams von Machine-Learning-Systemen widmen sich dem Gesundheitssektor. Beispielsweise IBM mit seiner KI "Watson". Laut IBM verdoppelt sich die Menge an medizinischen Daten alle fünf Jahre und Ärzte sehen sich damit einer kaum zu bewältigenden Informationsflut ausgesetzt.

"Ein Großteil dieser Daten ist unstrukturiert – und liegt häufig in natürlicher Sprache vor. Ärzte haben einfach nicht die Zeit, jede Fachzeitschrift zu lesen, die sie über die jeweils neuesten Fortschritte informiert – 81 Prozent der Ärzte verbringen eigenen Angaben zufolge nur maximal fünf Stunden pro Monat mit dem Lesen von Fachzeitschriften."

IBMs "Watson" ist mit von der Partie

Hier setzt Watson an: Ärzte können die KI befragen und das System mit der Beschreibung von Symptomen und weiteren Fakten per Spracheingabe füttern. Die KI übernimmt dann zum Beispiel das Durchstöbern von Patientendaten nach relevanten Fakten wie familiären Vorbelastungen oder aktueller Medikation. Im nächsten Schritt können diese Informationen mit verschiedensten Datenbanken abgeglichen werden, um eine Liste mit Diagnose-Hypothesen zu erstellen, die dem Arzt eine fundierte Entscheidung ermöglicht. Zum Beispiel der Abgleich mit medizinischer Fachliteratur oder ähnlichen Fällen anderer Onkologen.

Ebenso wie Googles DeepMind wird auch Watson in der Krebsforschung ausprobiert. Dafür arbeitete IBM mit dem Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (New York, USA) zusammen. Bedingt durch moderne, stetig komplexer werdende Behandlungsmethoden für Krebs hilft Watson dabei, die Therapie zu individualisieren. Krebs ist nicht gleich Krebs – es existieren hunderte verschiedene Typen der Krankheit, die auf Platz zwei der häufigsten Todesursachen in den USA steht.

Watson hat die Pilotphase des Projekts bereits hinter sich gelassen und wird erfolgreich in der Praxis eingesetzt. "Es ist, als bekäme man eine zweite Meinung des weltbesten Gehirns", so Abraham Schwarzberg, Chef der Onkologie im Jupiter Medical Center (Florida, USA). Und die wird dringend benötigt, denn allein in Florida werden jährlich 125.000 Fälle von Krebs diagnostiziert.

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