Wer erkennt Brustkrebs besser?
Wer erkennt Brustkrebs besser in Mammografie-Aufnahmen, geschulte Radiologen oder eine spezielle Computersoftware? In einer aktuellen Studie hat offenbar die Software gewonnen. Allerdings gibt es dabei einen Haken: Noch sagt der Computer nicht, wo genau der verdächtige Befund sitzt.
DeepMind auf Brustkrebs trainiert
Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch – auch in der Medizin. Schon lange unterstützen Roboter Chirurgen bei Gehirnoperationen oder bei orthopädischen Eingriffen. Auch in der Diagnostik spielen computergestützte Algorithmen eine immer größere Rolle, z. B. bei der Auswertung von EKGs. Nun hat Google Health eine neue aufwendige Software entwickelt, die nach einer Lernphase selbst Strategien zur Diagnose entwirft, diese überprüft und dadurch Auffälligkeiten in digitalen Mammografie-Aufnahmen besser erkennt als frühere Computerprogramme. Dieses DeepMind genannte KI-System ging nun in einer britisch-amerikanischen Studie gegen Radiologen ins Rennen. Dabei wurden 28 000 Datensätze von beiden Teams auf Brustkrebs-verdächtige Auffälligkeiten geprüft.
DeepMind macht weniger Fehler
Das Ergebnis spricht den Studienautoren zufolge für den Einsatz der KI bei der Früherkennung von Brustkrebs. Denn sowohl bei den falsch-positiven Befunden (das sind als verdächtig eingestufte Befunde, die sich nachher als gesund erweisen) als auch bei den falsch-negativen (als unauffällig bewerte Befunde, die sich später als Krebs herausstellen) war die Fehlerrate von DeepMind niedriger (5,7 bzw. 9,4 % in den USA, 1,2% bzw. 2,7% in Großbritannien).
Frühere Diagnose, weniger unnötige Biopsien
Mit Hilfe der KI ließe sich die Zahl rechtzeitig erkannter Mammakarzinome steigern und die Anzahl unnötiger Gewebeentnahmen senken, folgern deshalb die Autoren. Sie sehen den Einsatz von Systemen wie DeepMind jedoch als Unterstützung und nicht als Ersatz für den Arzt. Zum einen haben in dieser Studie Radiologen auch Brustkrebsherde gefunden, die die KI nicht entdeckt hatte. Außerdem können Ärzte – noch – auf die Patientengeschichte und ältere Untersuchungssysteme zurückgreifen.
Es gibt noch einen weiteren Haken an DeepMind, schreibt die Radiologin Etta Pisano in ihrer Bewertung der Studienergebnisse. Noch kann die Software offenbar nicht mitteilen, wo genau sie auf der Mammografie-Aufnahme einen verdächtigen Befund erkannt hat.
Quelle: Deutsches Ärzteblatt
