• IT-Karriere:
  • 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. SSI Schäfer Shop GmbH, Betzdorf
  2. Stadt Schloß Holte-Stukenbrock, Schloß Holte-Stukenbrock

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.

Bitte aktivieren Sie Javascript.
Oder nutzen Sie das Golem-pur-Angebot
und lesen Golem.de
  • ohne Werbung
  • mit ausgeschaltetem Javascript
  • mit RSS-Volltext-Feed


Anzeige
Hardware-Angebote
  1. (u. a. Ryzen 7 5800X 469€)
  2. (u. a. Ryzen 5 5600X für 359€, Ryzen 7 5800X für 489€)

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
       


Sprachsteuerung mit Apple Music im Vergleich

Eigentlich sollen smarte Lautsprecher den Musikkonsum auf Zuruf besonders bequem machen - aber das gelingt oftmals nicht. Überraschenderweise spielen Siri, Google Assistant und Alexa bei gleichen Sprachbefehlen andere Sachen, obwohl alle auf Apple Music zugreifen.

Sprachsteuerung mit Apple Music im Vergleich Video aufrufen
Next-Gen-Konsolen: Das erste Quartal mit Playstation 5 und Xbox Series X/S
Next-Gen-Konsolen
Das erste Quartal mit Playstation 5 und Xbox Series X/S

Rückblick und Ausblick: Meine ersten drei Monate mit den neuen Konsolen von Sony und Microsoft - und was sich bei der Firmware getan hat.
Von Peter Steinlechner

  1. Sony Zusatz-SSD macht offenbar die Playstation 5 lauter
  2. Sony Playstation-5-Spieler müssen wohl noch warten
  3. Playstation 5 Analogsticks des Dualsense halten wohl nur 400 Stunden durch

Videokonferenzen: Bessere Webcams, bitte!
Videokonferenzen
Bessere Webcams, bitte!

Warum sehen in Videokonferenzen immer alle schlecht aus? Die Webcam-Hersteller sind (oft) schuld.
Ein IMHO von Martin Wolf

  1. Webcam im Eigenbau Mit wenigen Handgriffen wird die Pi HQ Cam zur USB-Kamera

IT-Unternehmen: Die richtige Software für ein Projekt finden
IT-Unternehmen
Die richtige Software für ein Projekt finden

Am Beginn vieler Projekte steht die Auswahl der passenden Softwarelösung. Das kann man intuitiv machen oder mit endlosen Pro-und-Contra-Listen, optimal ist beides nicht. Ein Praxisbeispiel mit einem Ticketsystem.
Von Markus Kammermeier

  1. Anzeige Was ITler tun können, wenn sich jobmäßig nichts (mehr) tut
  2. IT-Jobs Lohnt sich ein Master in Informatik überhaupt?
  3. Quereinsteiger Mit dem Master in die IT

    •  /