Künstliche Intelligenz: Der nächste Meilenstein in der Krebs-Diagnostik?
Ein globales Team verglich 32 Verfahren der Artificial Intelligence mit der Leistung von Pathologen – auf zwei Arten. Die Ärzte konnten noch so präzise sein: Sie konnten die Technik nicht toppen.
, 20. Dezember 2017, 08:02- Auf der einen Seite standen 32 AI-Entwicklerteams aus mehreren Ländern. Die Autoren der Studie – Forscher der Uni Nijmegen – stellten ihnen insgesamt 270 CT-Aufnahmen zu, wobei 110 gefährliche Knoten hatten, während 160 keine Befunde aufwiesen. Dies bildete quasi das «Lernmaterial» für die jeweiligen künstlichen Diagnose-Systeme. Danach hatte das Programm 129 Abbildungen von Gewebeproben zu beurteilen.
- Auf der anderen Seite waren zwei Gruppen von Ärzten: Einerseits ein Team von 11 Pathologen, die innert zwei Stunden jene 129 Slides beurteilen mussten. Und andererseits ein Pathologe, dem unbeschränkt Zeit zur Verfügung stand, um alle Bilder zu überprüfen.
Starker Einzelkämpfer
- So meldete die Stanford University, dass ein «Deep Learning»-System Hautkrebs mit ebenso hoher Präzision erkennen kann wie erfahrene Dermatologen.
- Im Februar bewilligte die US-Aufsichtsbehörde FDA eine Software, welche dreidimensionale Ansichten des Herzens erarbeitet und dann, in einem zweiten Schritt, auch Diagnose-Vorschläge präsentiert.
- Im März gab Google bekannt, dass es sein Künstliche-Intelligenz-System in der Brustkrebs-Diagnose mit dem Menschen aufnehmen könne.
- Auch konnten Mediziner des Universitätsspitals Zürich derartige Erfolgsmeldungen bieten. Am USZ-Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie wurde eine Deep-Learning-basierte Software genutzt, um Brustkrebs in Mammographien zu entdecken. Das Resultat, veröffentlicht im Juli: Die Software zeigte ähnlich gute Resultate wie erfahrene Radiologen.
Sensitivität versus Spezifität
Hilfsmittel zur Bestätigung
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