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Googles künstliche Intelligenz diagnostiziert Brustkrebs besser als menschliche Experten

Künstliche Intelligenz kann Brustkrebs genauer diagnostizieren als menschliche Experten. Dies geht aus einer Studie hervor (https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6.epdf), die in der Zeitschrift “Nature” von einer Gruppe von Google-Forschern veröffentlicht wurde. Diese Studie analysiert die Ergebnisse von künstlichen Intelligenz-Daten, generiert mit DeepMind, einem System, entwickelt von einem britischen Unternehmen, das 2014 von Google übernommen wurde und sich genau auf die KI konzentriert.

Das DeepMind-Modell konnte Brustkrebs in Mammographien mit “größerer Genauigkeit, weniger falsch positiven und weniger falsch negativen Ergebnissen als Experten” erkennen. Dies bedeutet nicht, dass die KI die Fachexperten ersetzen wird: Sie wird stattdessen die Arbeit der Radiologen, die Brustkrebs-Screening durchführen, unterstützen.

Laut Google ist die digitale Mammographie heute die gängigste Methode zur Brustkrebsvorsorge, aber tatsächlich ist es nicht einfach, Brustkrebs in Bildern zu finden und zu diagnostizieren. Dies führt häufig zu falsch positiven und falsch negativen Ergebnissen, die zu einer Verzögerung der Behandlung führen und die Belastung der Frauen erhöhen können.

Googles Studie basiert auf einem Mammographiedatensatz von über 76.000 Frauen in Großbritannien und über 15.000 Frauen in den USA. Verglichen mit der Arbeit der Experten konnte die KI von Google die Anzahl der falsch positiven (um 5,7 % in den USA und 1,2 % in Großbritannien) und falsch negativen (um 9,4 % in den USA und 2,7 % in Großbritannien) Ergebnisse deutlich reduzieren.

Was dieses Ergebnis noch beeindruckender macht, ist die Feststellung von Google, dass seine eigene KI über wenigere Informationen verfügte als die echten behandelnden Ärzte, die zusätzlich die Anamnesen der Patienten und die frühere Mammographien kannten.  

Das Modell befindet sich, wie in der Studie hervorgehoben wird, noch im Embryonalzustand, so dass weitere Untersuchungen erforderlich sind und es für die Umsetzung des Systems die Zusammenarbeit mit medizinischen Einrichtungen unerlässlich ist.