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Mensch und Maschine ergänzen sich

Auch hierzulande werden KI-Systeme zur Diagnose von bestimmten Krankheiten entwickelt. Das Uniklinikum Essen arbeitet zum Beispiel an einem System zur Untersuchung von Uteruskarzinomen. Da es rund 2.000 Parameter gibt, die sich der Erkrankung zuordnen lassen, ist es für Ärzte schwer mit absoluter Bestimmtheit zu sagen, ob ein Uterustumor gestreut hat oder nicht. "Wir haben unser Programm mit einem Testdatensatz gefüttert und ihm dann die Information gegeben, welche Bilder zu einer erkrankten Person gehören und welche nicht. Mit diesem Verfahren liegt die Trefferquote bei 95 Prozent", erklärt Michael Forsting, Direktor der Radiologie des Essener Universitätsklinikums, im Gespräch mit Golem.de.

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Die Präzision der computergestützten Untersuchung wurde auch an der Heidelberger Universität bestätigt. Diese hat ein KI-System für die Dermatologie entwickelt, das als Convolutional Neural Network (CNN) bezeichnet wird und Melanome von ungefährlichen Muttermalen unterscheiden kann. Dafür wurden dem lernfähigen System 100.000 Bilder gezeigt, welche entweder als gefährlich oder ungefährlich eingestuft worden waren. Danach trat das System gegen 58 Hautärzte aus verschiedenen Ländern an. Die KI sowie die Ärzte sollten 100 Bilder mit oder ohne Hauterkrankung untersuchen. Das System ordnete 95 Prozent der Melanome und 63,8 Prozent der Muttermale richtig ein. Die Ärzte lagen dagegen bei 86,6 Prozent der Melanome und bei 71,3 Prozent der Muttermale richtig.

Bekamen die Ärzte ein paar Informationen zu den Bildern wie zum Beispiel das Geschlecht oder Alter der jeweiligen Person, verbesserten sich ihre Ergebnisse zwar um ein paar Prozent. Die Genauigkeit der Maschine bei der Erkennung von gefährlichen Melanomen konnten sie jedoch nicht erreichen. Es gibt allerdings einen wichtigen Unterschied: Die Ärzte sind effektiver bei der Diagnose von nichtbösartigen Muttermalen als der Computer. Eine Kooperation zwischen beiden Parteien wäre also optimal.

Blinddarmentzündungen sind schwer zu diagnostizieren

Die Idee, künstliche Intelligenz auch in medizinischen Einrichtungen einzusetzen, ist übrigens nicht neu. Bereits 1999 stellte die Hochschule Ravensburg-Weingarten den Prototyp eines lernfähigen Diagnosesystems mit dem Namen Lexmed fertig. Das System sollte bei der Erkennung von Blinddarmentzündungen helfen. Da es insgesamt 15 verschiedene Symptome wie zum Beispiel Übelkeit oder auch Fieber für die Erkrankung gibt, ist die Diagnose häufig problematisch. Dementsprechend wäre die Unterstützung durch einen Computer für die Ärzte hilfreich. Der Prototyp wurde erfolgreich in einem Krankenhaus getestet, die AOK Baden-Württemberg wollte ihn flächendeckend einsetzen. Leider entschied sich die AOK letztendlich gegen den Einsatz, zum einen aus Angst vor einem Zwist mit der Ärztekammer, zum anderen, weil es noch keine Abrechnungskategorie für Computerdiagnosen gab.

Die Vergangenheit zeigt auch, dass lernfähige Systeme bei anderen Erkrankungen hätten hilfreich sein können. Ein gutes Beispiel dafür ist das Magengeschwür. In den achtziger Jahren galt es noch als reine Stresserkrankung. Die Pathologie hatte allerdings Unstimmigkeiten bei den Aufnahmen der Geschwüre erkannt und die zuständigen Internisten angesprochen. Die Pathologen vermuteten, dass sich eine bakterielle Infektion hinter der Krankheit verbirgt. Damals wurde diese These angezweifelt, heute gilt sie als bestätigt. In Kombination mit einer künstlichen Intelligenz, die alle Parameter der Erkrankung einbezieht, hätte man sie schon damals wesentlich besser behandeln können.

Von all diesen Vorteilen sind Patienten aber weniger überzeugt.

 KI in der Medizin: Keine Angst vor Dr. FuturePatienten sind skeptisch 
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Askaaron 09. Aug 2018

Bevor man über irgendwelches Technikspielzeug nachdenkt, bitte das Geld erstmal...

NachDenker 30. Jul 2018

Gut, dass ich genug Geld für eine Gegenprognose zur Verfügung habe!

serra.avatar 28. Jul 2018

und ich kann die garantieren ... nen Hillibilly oder eure Idocrazy ... überleben besser...

Muhaha 11. Jul 2018

Nicht beim ersten Satz stoppen, bitte das ganze Posting lesen, danke!

specialsymbol 10. Jul 2018

Zufälligerweise ist das ein Thema mit dem ich mich sehr gut auskenne. Die Abrechnung ist...


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