Künstliche Intelligenz soll Brustkrebsvorsorge verbessern

Mehrere Personen in einem Operationssaal im Krankenhaus.
Operationssaal in einem Krankenhaus
[Fotograf: Vera Katscherowski (verehel. Stark), Quelle: Bundesarchiv/ Wikimedia Commons, Lizenz: CC BY-SA 3.0 de, Kolorierung: Robert Züblin]
Robert Züblin – 02.01.2020, 19:30 Uhr

Google hat zusammen mit Forschungspartnern eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die Brustkrebs besser erkennen kann als einzelne menschliche Experten, was die Brustkrebsvorsorge in der Zukunft verbessern könnte.

Künstliche Intelligenz gegen Brustkrebs

Mit dem Thema Brustkrebs müssen sich vor allem viele Frauen auseinandersetzen. In der Regel wird im Rahmen der Brustkrebsvorsorge eine digitale Mammographie durchgeführt, also eine digitale Röntgenaufnahme gemacht, oder es werden klassische analoge Röntgenbilder von der Brust erstellt.

Da es selbst für Experten eine schwierige Aufgabe darstellen würde, anhand dieser Röntgenaufnahmen eine Brustkrebserkrankung festzustellen, habe Google in den letzten zwei Jahren zusammen mit Forschungspartnern untersucht, ob man die Brustkrebserkennung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) verbessern könne.

In der Fachzeitschrift „Nature“ wurden die Ergebnisse dieser Forschung nun veröffentlicht. Danach hätte die KI bei der Suche nach Brustkrebs weniger falsch positive und weniger falsch negative Treffer gelandet als die menschlichen Experten.

Die an der Untersuchung beteiligten Forscher Shravya Shetty und Daniel Tse schreiben auf dem Google-Blog, dass das KI-Modell Radiologen möglicherweise in der Zukunft bei der Brustkrebs-Vorsorgeuntersuchung unterstützen könnte.

Die KI hatte weniger Informationen

Um die Künstliche Intelligenz für die Brustkrebserkennung zu trainieren, haben die Forscher die KI mit Mammographien von über 91.000 Frauen aus den USA und Großbritannien gefüttert. Anhand eines separaten Datensatzes, der von über 25.000 Frauen aus Großbritannien und über 3000 Frauen aus den USA gestammt hätte, sei das Modell ausgewertet worden.

Bei der Auswertung hätte sich eine Reduzierung der falsch positiven Ergebnisse um 5,7 Prozent in Bezug auf die Daten aus den USA und 1,2 Prozent in Bezug auf die Daten aus Großbritannien ergeben. Bei den falsch negativen Ergebnissen hätte eine Reduzierung um 9,4 Prozent (USA) und 2,7 Prozent (Großbritannien) erreicht werden können.

Das KI-Modell soll sein Urteil auf Grund von weniger Informationen gefällt haben als menschliche Experten. So hätten Letztere sich auch die Patientenanamnese und Voruntersuchungen anschauen können. Das KI-Modell hingegen hatte nur die letzte Mammographie erhalten und habe Brustkrebs trotzdem genauer identifizieren können als einzelne menschliche Experten.

Shetty und Tse schreiben, es gebe „vielversprechende Anzeichen“ dafür, dass die Brustkrebserkennung durch das KI-Modell potenziell genauer und effizienter werden könnte. Auch der Stress der Patienten sowie die Wartezeiten könnten reduziert werden. Allerdings seien dazu noch weitere Forschungen, klinische Studien sowie die Genehmigung von Behörden nötig.

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