KI von Google erkennt Lungenkrebs besser als Ärzte
Google-KI-Forscher haben in Zusammenarbeit mit Northwestern Medicine ein KI-Modell entwickelt, das Lungenkrebs aus Screening-Tests besser erkennen kann als menschliche Radiologen mit durchschnittlich acht Jahren Erfahrung.
Mehr als 42.000 Scans aus dem Computertomographen von knapp 15.000 Patienten lagen dem Algorithmus vor, um zu lernen, Anzeichen für eine Krebserkrankung auf dem CT zu erkennen und festzustellen, wie lange es etwa noch bis zur Entwicklung von Symptomen dauert. Das Modell erkennt Krebs im Durchschnitt 5% häufiger als eine Gruppe von sechs Experten und performt auch bei Fehldiagnosen um 11% besser als die Ärzte. Die Ergebnisse wurden wissenschaftlich mit den Datensätzen aus der Northwestern Medicine validiert. Interessanterweise liegen KI und Mediziner etwa gleich auf, wenn den Radiologen frühere CT-Scans des Patienten zur Verfügung stehen.
Das von Google entwickelte neuronale Netz verarbeitet alle vorhandenen 3D-Daten des Scans und spaltet diese in zahlreiche Schichten auf. Dem Arzt liefert es Informationen, ob der Patient Krebs hat und in welchem Areal der Lunge dieser auftritt oder innerhalb der nächsten zwölf Monate sich manifestieren wird. Von den 14.851 Patienten entwickelten 578 Krebs innerhalb des Prognosehorizonts.
„Das KI-System verwendet 3D-volumetrisches Deep Learning, um die vollständige Anatomie des Thorax-CT-Scans zu analysieren, sowie Patches, die auf Objekterkennungstechniken basieren, die Regionen mit bösartigen Läsionen identifizieren“, sagten Google Technical Lead Shravya Shetty und Produktmanager Daniel Tse.
Google stellt die KI über API-Schnittstelle bereit
Das Modell wird über die Google Cloud Healthcare API zur Verfügung gestellt. Die Schnittstelle schließt die Lücke zwischen Pflegesystemen und Anwendungen, die auf Google Cloud basieren. Durch die Unterstützung standardbasierter Datenformate und Protokolle bestehender Gesundheitstechnologien verbindet die Cloud Healthcare API Ihre Daten mit erweiterten Google Cloud-Funktionen, einschließlich Streaming-Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow, skalierbare Analysen mit BigQuery und maschinelles Lernen mit Cloud Machine Learning Engine. Darüber hinaus vereinfacht die Cloud Healthcare API die Anwendungsentwicklung und Geräteintegration, um die digitale Transformation zu beschleunigen und die Echtzeitintegration mit Pflegesystemen zu ermöglichen.
KI in der medizinischen Diagnostik unaufhaltbar
Google plant weitere interne Tests seines intelligenten Erkennungsprogramms für Lungenkrebs und auch zusätzliche Tests mit Partnerunternehmen.
Seit Jahren treibt das Unternehmen aus dem Silicon Valley die KI-basierte Erkennung und Behandlung von Krebs voran. Forscher der New York University verwenden beispielsweise Google Inception v3 seit 2018, um Lungenkrebs zu erkennen.
Auch in anderen medizinischen Bereichen gelingt es, die Diagnostik für Krebserkrankungen mittels intelligenter Bilderkennungsprogramme auf dem Niveau erfahrener Mediziner auszuführen oder auch zu verbessern. Überall dort, wo selbstlernende Bilderkennungsprogramme wie der von Google entwickelte Algorithmus trainiert werden können, ist die Entwicklung bereits gut vorangeschritten. Beispiele sind die Früherkennung von Hautkrebs und Brustkrebs. Daraus ergeben sich beste Chancen für eine schnellere und sehr gute Patientenversorgung.
Quellen:
https://www.heise.de/newsticker/meldung/Google-erkennt-Lungenkrebs-in-CT-Aufnahmen-4427496.html
https://www.scinexx.de/news/technik/kuenstliche-intelligenz-erkennt-hautkrebs/
