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Google-KI erkennt Lungenkrebs in CT-Aufnahmen besser als Ärzte

Eine Google-KI erkennt in Aufnahmen aus dem Coputertomografen mit besserer Genauigkeit Anzeichen für Lungenkrebs, als geschulte Ärzte.

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Google nutzte 42.290 Scans aus dem Computertomographen als Datensatz.

(Bild:  Mikael Häggström, Wikimedia, CC0 )

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KI-Forscher von Google haben ein neuronales Netz mit Scans aus dem Computertomografen trainiert, Lungenkrebs zu erkennen. Das Netz entscheidet in 94,4 Prozent der Fälle korrekt, ob die durchleuchtete Lunge mit Krebs befallen ist oder nicht. Haben geschulte Ärzte nur eine einzige Aufnahme zur Verfügung, entscheiden sie viel seltener richtig. Das neuronale Netz produziert in diesem Fall 11 Prozent weniger falsch-positive und 5 Prozent weniger falsch-negative Ergebnisse. Stehen den Ärzten frühere CTs zur Verfügung, mit denen sie vergleichen können, entscheiden Menschen und KI etwa gleich gut.

Googles neuronales Netz nutzt die vollen 3D-Daten der CT-Scans als Eingabe und filtert sie mit einem tiefen Convolutional Network, wie es in der Bilderkennung üblich ist. Als Ausgabe produziert das Netz sowohl eine Entscheidung, ob der Patient Lungenkrebs hat oder innerhalb eines Jahres haben wird, als auch eine Region, wo in der Lunge der Krebs sitzt. Trainiert haben die Forscher mit dem NLST-Datensatz bestehend aus 42.290 CTs von 14.851 Patienten von denen 578 innerhalb eines Jahres per Biopsie belegt Krebs entwickelten.

Die Forscher warnen in Ihrem Paper in Nature Medicine davor, sich zu sehr auf das System zu verlassen. Für einen Einsatz im Krankenhaus müsse die KI weiter getestet und die Ergebnisse professionell validiert werden. Die Bedenken sind berechtigt, da KI-Algorithmen in der Medizin häufiger versagen oder verzerrte Ergebnisse liefern. Google möchte die Ärzte mit Ihrem neuronalen Netz daher nicht ersetzen, sondern ihnen auf lange Sicht ein nützliches Werkzeug zur Verfügung stellen. (pmk)