Dank neuer Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz können Ärzte immer besser unterstützt und entlastet werden. Zum Beispiel bei der Analyse von Röntgenbildern.

In manchen Krankenhäusern ist der Druck dem sowohl Ärzte als auch Patienten ausgesetzt sind enorm. Aufgrund von Personalmangel stapeln sich oft Röntgenaufnahmen Tage oder sogar Wochen lang bevor ein entsprechender Facharzt Zeit hat, um diese zu begutachten und eine Diagnose zu stellen. Für Patienten ist diese Wartezeit eine psychische Belastung und möglicherweise auch eine physische Bedrohung.

Künstliche Intelligenz könnte in dieser Situation schon bald Abhilfe schaffen. Verschiedene Forschungseinrichtungen arbeiten an Software, die Röntgenaufnahmen analysieren kann. Britische Forscher vom King’s College London und von der University of Warwick etwa, haben unter der Leitung von Prof. Giovanni Montana kürzlich einen Artikel im Fachmagazin Radiology publiziert, in dem sie berichten, dass sie ein Computersystem darauf trainiert haben, Röntgenbilder nach Dringlichkeit zu ordnen. Dazu haben sie erst ein neuronales Netzwerk mit knapp einer halben Million Röntgenbildern und dazugehörigen Befunden gefüttert. Mit diesem Grundstock an Wissen ließen sie das System dann 16.000 weitere Röntgenbilder analysieren. In 94 Prozent der Fälle stellte die KI eine korrekte Diagnose. Die Aufnahmen und Diagnosen wurden dann in die Kategorien normal, nicht dringend, dringend und kritisch eingeordnet.

Die Aufnahmen müssen dann zwar immer noch von einem Arzt angesehen werden, doch die Ärzte werden insofern entlastet, als das System eine Priorisierung vornimmt und die Ärzte sich so zuerst den dringenden Fällen widmen können. Ein Mangel, den das System zurzeit aber noch hat, ist, dass es keine medizinischen Kontextinformationen hat. Ist auf einer Aufnahme zum Beispiel etwas zu erkennen, was mit Antibiotika behandelt werden kann, weiß das System nicht ob der Patient bereits Antibiotika verschreiben bekommen hat. Die KI stuft einen Fall möglicherweise als dringend ein, obwohl dieser nicht dringend ist, da eine entsprechende Behandlung bereits begonnen wurde.

Ein weiterer großer Mangel ist, dass die Bilder und die zugehörigen Diagnosen, die verwendet wurden, um die KI zu trainieren von menschlichen Radiologen gestellt wurden und Menschen nicht unfehlbar sind. Die Untersucher schätzen, dass rund 3 bis 5 Prozent der verwendeten Diagnosen fehlerhaft sein könnten. Die knapp 500.000 Trainingsbilder genau durchzusehen, ist zeit- und kostenaufwendig. Doch die Entwicklungen bei Computerprogrammen die medizinischen Aufnahmen analysieren schreiten schnell voran und die Programme werden immer besser. In einer südkoreanischen Studie ließen Forscher kürzlich achtzehn Radiologen und einen Computer Röntgenaufnahmen auf Lungenkrebs analysieren. Der Computer schnitt besser ab als die Mehrheit der Ärzte.


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