Abo
  • Services:

Google: Deep-Learning-System analysiert Augenscans nach Krankheiten

Mit genug Referenzmaterial kann ein Deep-Learning-Algorithmus von Googles Tochter Verily verschiedene Eigenschaften von Patienten bestimmten, etwa das Alter, das Geschlecht oder das Risiko einer Herz-Kreislauf-Erkrankung. Die Genauigkeit ist schon jetzt mit traditionellen Methoden vergleichbar.

Artikel veröffentlicht am ,
Googles Deep-Learning-Algorithmus bestimmt das Alter durch Augenscans.
Googles Deep-Learning-Algorithmus bestimmt das Alter durch Augenscans. (Bild: Pixabay.com/CC0 1.0)

Forscher von Googles Tochterunternehmen Verily haben einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der anhand von Augenhintergrundscans Krankheitsbilder erkennt. Damit soll beispielsweise die aktuell häufigste Todesursache eines Herz-Kreislauf-Versagens besser diagnostiziert werden können. Der Algorithmus vergleicht die Bilder, die verschiedene Institute von ihren Patienten gemacht haben.

Stellenmarkt
  1. Technische Universität Darmstadt, Darmstadt
  2. über duerenhoff GmbH, Raum Bielefeld

Laut der Veröffentlichung im Magazin Nature Biomedical Engineering besteht die Referenzmenge aus fast 1,8 Millionen Bildern von knapp 300.000 Patienten. Anhand dieser kann der Algorithmus diverse Eigenschaften erkennen: das Alter der Patienten, deren Geschlecht, deren Blutdruck oder ob diese rauchen. Aus diesen Parametern kann das Risiko für eine Herzkrankheit ermittelt werden. Der Blutdruck wird etwa durch die Stärke der auf den Bildern zu sehenden Adern ermittelt.

An einigen Stellen genauer als traditionelle Methoden

Anhand der Referenzbilder konnte das Deep-Learnig-System mit 70 Prozent Genauigkeit den Unterschied zwischen einem an Herz-Kreislauf-Störungen leidenden Patienten und einem gesunden Patienten erkennen. Die traditionelle, Score genannte Methode ist mit 72 Prozent nur wenig genauer, heißt es in der Veröffentlichung. In einigen Aspekten sei die Software sogar genauer. Beim Analysieren des Patientenalters konnte der Algorithmus mit 78 Prozent Genauigkeit das Alter in einem Intervall von plus/minus fünf Jahren bestimmen. Traditionelle Analysen schaffen das nur zu 44 Prozent.

  • So sieht ein Referenzbild aus. (Bild: Verily/Google)
So sieht ein Referenzbild aus. (Bild: Verily/Google)

Trotzdem sind die Forscher noch vorsichtig: Das Deep-Learning-Modell ist noch in einem recht frühen Entwicklungsstadium. Für eine genaue Analyse fehlt es noch immer an genug Referenzmaterial - trotz 1,8 Millionen Bildern. Außerdem sei das verwendete Sichtfeld der Aufnahmen von 45 Grad ein einschränkender Faktor. In einigen Jahren könnte ein solches System jedoch die medizinische Arbeit von Ärzten erleichtern und genauer machen.



Anzeige
Top-Angebote
  1. 40,99€
  2. (u. a. Fernseher ab 127,90€)
  3. ab 23,99€
  4. ab 899,00€ (jetzt vorbestellbar!)

SilentWolf 12. Mär 2018

"Menschen immer mehr kategorisieren, nach Alter, Geschlecht und Krankheiten. Schöne neue...

Unregistriert 20. Feb 2018

Man geht zum Arzt, schaut in einen Augenscanner und der Computer sagt einem was Sache...


Folgen Sie uns
       


Touch-Projektoren von Bosch angesehen (CES 2019)

Die Projektoren von Bosch erlauben es, das projizierte Bild als Touch-Oberfläche zu verwenden. Das ergibt einige interessante Anwendungsmöglichkeiten.

Touch-Projektoren von Bosch angesehen (CES 2019) Video aufrufen
Raumfahrt: Aus Marzahn mit der Esa zum Mond
Raumfahrt
Aus Marzahn mit der Esa zum Mond

Die Esa versucht sich an einem neuen Ansatz: der Kooperation mit privaten Unternehmen in der Raumforschung. Die PT Scientists aus Berlin-Marzahn sollen dafür bis 2025 einen Mondlander liefern.
Von Frank Wunderlich-Pfeiffer

  1. Raumfahrt Die Nasa will schnell eine neue Mondlandefähre
  2. Chang'e 4 Chinesische Sonde landet auf der Rückseite des Mondes
  3. Raumfahrt 2019 - Die Rückkehr des Mondfiebers?

Mobile-Games-Auslese: Mit der Enterprise durch unendliche Onlineweiten
Mobile-Games-Auslese
Mit der Enterprise durch unendliche Onlineweiten

Weltraumspannung in Star Trek Fleet Command und Bananenrepublik zum Selberspielen in Tropico: Diese Mobile Games haben auch abseits ihrer großen Namen etwas zu bieten.
Von Rainer Sigl

  1. Mobile-Games-Auslese Große Abenteuer im kleinen Feiertagsformat
  2. Small Giant Games Zynga kauft Empires & Puzzles für 560 Millionen US-Dollar
  3. Mobile-Games-Auslese Taktische Tentakel und knuddelige Killer

Emotionen erkennen: Ein Lächeln macht noch keinen Frohsinn
Emotionen erkennen
Ein Lächeln macht noch keinen Frohsinn

Wer lächelt, ist froh - zumindest in der Interpretation eines Computers. Die gängigen Systeme zur Emotionserkennung interpretieren den Gesichtsausdruck als internes Gefühl. Die interne Gefühlswelt ist jedoch sehr viel komplexer. Ein Projekt des DFKI entwickelt ein System, das Gefühle besser erkennen soll.
Ein Bericht von Werner Pluta

  1. Ökostrom Wie Norddeutschland die Energiewende vormacht
  2. Magnetfeld Wenn der Nordpol wandern geht
  3. Computational Periscopy Forscher sehen mit einfacher Digitalkamera um die Ecke

    •  /