Wie zuverlässig ist Künstliche Intelligenz zur Diagnose von Krebs?
Google hat jetzt ein neues System für künstliche Intelligenz (KI) vorgestellt, welches Lungenkrebs bereits in frühen Tests erkennen kann und in seiner Genauigkeit sogar die Diagnose von Radiologen übertrifft.
Bei der aktuellen Forschungsarbeit von Google AI wurde eine künstliche Intelligenz entwickelt, welche zur Diagnose von Lungenkrebs verwendet werden kann. Die Diagnose der KI übertrifft in ihrer Genauigkeit sogar menschliche Radiologen. Die Ergebnisse der Untersuchung wurden in dem englischsprachigen Fachblatt „Nature Medicine“ publiziert.
KI war zuverlässiger als die menschlichen Radiologen
Der Technologieriese Google trainierte den Algorithmus an 42.000 CT-Scans von Patienten, die an einer klinischen Studie des National Institutes of Health teilgenommen hatten. Die dabei erstellten Diagnosen von Krebs übertrafen die Diagnosegenauigkeit von sechs beteiligten Radiologen. Die KI konnte fünf Prozent mehr Krebserkrankungen nachweisen, außerdem erzielte sie bei der Auswertung eines einzelnen Scans zu elf Prozent weniger falsche positive Diagnosen, was bedeutet, dass zwar ein Verdacht auf Krebs bestand, der Knoten jedoch tatsächlich harmlos war.
Verbesserte Präzision ist ein bedeutender Fortschritt
Die neue Technologie von Google ist in der Lage die Präzision des Screenings enorm zu verbessern, berichten die Forschenden. Selbst Skeptiker des Lungenkrebs-Screenings sagten zu den Ergebnissen, dass Googles Leistung bei der Reduzierung von Fehldiagnosen ein bedeutender Fortschritt sei. Die neue KI könnte in Zukunft verhindern, dass Menschen negativ in ihrem Leben durch eine fehlerhafte Diagnose beeinflusst und dann falsch weiter behandelt werden.
Die KI muss weiteren Tests unterzogen werden
Sogenannte Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits seit längerer Zeit als eine Möglichkeit angesehen, um das Screening von Krankheiten zu verbessern und es so zu ermöglichen, eine Reihe von bösartigen Tumoren mit weitaus größerer Genauigkeit zu lokalisieren. Das Google-System muss jedoch zuvor noch strengeren Tests unterzogen werden, bevor es schließlich in die medizinische Praxis umgesetzt werden kann. Da die Studie auf bereits behandelte Patienten beschränkt war, ist bisher nicht bekannt, ob das System auch bei neuen Patienten zu ähnlich guten Ergebnissen führen würde.
Genauigkeit lag bei 94,4 Prozent
Wie mehrere andere sogenannte Deep-Learning-Algorithmen, welche bereits für den Einsatz in medizinischen Bereichen getestet wurden, wurde die KI in dieser Studie anhand von Scans früherer Lungenkrebs-Screenings trainiert. Dann wurde die künstliche Intelligenz beauftragt über 6.700 Krebsvorsorgeuntersuchungen zu beurteilen. So sollte festgestellt werden, welche Genauigkeit bei der Diagnose von Krebs erreicht werden kann. Das Vorhandensein von Krebs war in diesen Fällen den Ärzten bereits bekannt. In dem durchgeführten Test erreichte die KI eine beeindruckende Genauigkeit von 94,4 Prozent, berichten die Autoren der Studie.
Zusammenarbeit von KI und Ärzten optimiert die Behandlung
Die Aussagen des Algorithmus wurden dann mit der Diagnose von sechs menschlichen Radiologen verglichen, um festzustellen, wie gut KI und Menschen Krebs anhand der Scans diagnostizieren konnten, die sie vorher noch nie gesehen hatten. Wenn für Screening-Datensätze Zusatzinformationen in Form von Tomographie-Scans zur Verfügung standen, war die Leistung der KI vergleichbar mit den menschlichen Fachleuten. In Fällen, in denen keine zusätzlichen Tomographie-Daten verfügbar waren, konnte die KI ihre menschlichen Kollegen mit elf Prozent weniger positiven Fehldiagnosen und fünf Prozent weniger falschen negativen Diagnosen deutlich übertreffen. Dies mag für menschliche Ärzte und Mediziner im ersten Moment nach einer schlechten Nachricht klingen, aber es geht nicht darum, Fachleute durch eine KI zu ersetzen. Bei der Diagnose und Behandlung von Krebs werden Ärzte auch weiterhin eine wichtige Rolle spielen. Durch die Kombination der Erfahrung eines menschlichen Arztes mit dem Verstand eines Deep-Learning-Algorithmus ist es jedoch wahrscheinlich, dass weniger Fehler bei der Diagnose gemacht werden, was zu einer insgesamt besseren Lebensqualität für alle Betroffenen führen würde. (as)