Sind Ärzte Orang-Utans?

20. August 2018

Sind Mediziner eine vom Aussterben bedrohte Art? Noch nicht, aber die Konkurrenz schläft nicht und wird von Tag zu Tag besser: Systeme mit künstlicher Intelligenz können schon heute Melanome, Prostata-, oder Darmkrebs besser diagnostizieren als Ärzte.

Die nächste Generation von Computern mit künstlicher Intelligenz (KI) trägt Arztkittel. Davon geht zumindest iFlytek Health, ein Technologie-Konzern im asiatisch-pazifischen Raum, aus. Sein KI-gesteuerter Roboter „Xiaoyi“ hat letztes Jahr sogar die chinesische Qualifikationsprüfung für Ärzte erfolgreich gemeistert – mit einer deutlich höheren Punktzahl als für das Bestehen notwendig gewesen wäre.

Nun unterstützt „Xiaoyi“ Kollegen bereits in über 50 Krankenhäusern Chinas: Bei der Diagnose, der Behandlung sowie bei der Interpretation von medizinischen Bildern. Diese Entwicklung ist kein Einzelfall, sondern ein zu beobachtender Trend.

Melanom: KI sticht Hautärzte aus

Holger Hänßle von der Hautklinik der Universität Heidelberg liefert ein anschauliches Beispiel dafür, was mit KI-Systemen bereits möglich ist. Er hat im Rahmen einer Studie gezeigt, dass eine spezielle Form der KI Hautkrebs besser erkennt als erfahrene Dermatologen. Hänßle arbeitete mit dem Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN). Hier handelt es sich um künstliche neuronale Netzwerke, deren Arbeitsweise sich am menschlichen Gehirn orientiert. „Das CNN funktioniert wie das Gehirn eines Kindes“, erklärt Hänßle. Um es zu trainieren, zeigten Forscher ihrem System mehr als 100.000 Bilder von malignen Melanomen sowie von gutartigen Nävi inklusive Diagnose. Es handelte sich um dermatoskopische Aufnahmen in zehnfacher Vergrößerung. Mit jedem Trainingsbild verbesserte das CNN seine Fähigkeit, zwischen gutartigen und bösartigen Läsionen zu unterscheiden.

Anschließend wählten Hänßle und Kollegen 300 Aufnahmen aus, die ihr CNN nie gesehen hatte. Die Bilder wurden außerdem von 58 Dermatologen begutachtet. Deren Berufserfahrung schwankte zwischen weniger als zwei Jahren (29 Prozent), zwei bis fünf Jahren (19 Prozent) und mehr als fünf Jahren (52 Prozent). Sie erhielten in Stufe 1 nur Bilddateien, in Stufe 2 weitere klinische Informationen. In Stufe 1 identifizierten Dermatologen durchschnittlich 86,6 Prozent aller Melanome und 71,3 Prozent aller gutartigen Läsionen. In Stufe 2 verbesserten Ärzte ihre Leistung (88,9 Prozent / 75,7 Prozent). Das CNN bewertete mit allen zur Verfügung stehenden Daten 95,0 Prozent aller Melanome und 71,3 Prozent aller Nävi korrekt und zeigte damit insgesamt eine geringfügig besser Leistung als Ärzte.

Prostata-Ca: Unterstützung für den Pathologen

Auch in der Beurteilung von Prostata-Ca zeigte sich KI-Technologie als treffsicher: Hongqian Guo von der Nanjing University arbeitete mit 918 Prostata-Biopsien. In der Histologie entstanden 40.000 Fotos. Mit 30.000 Aufnahmen „trainierte“ Guo eine KI-Software. Die restlichen 10.000 verwendete er, um die Wirkungsweise zu testen. Als „Goldstandard“ galt die Einschätzung erfahrener Pathologen. In 99,38 Prozent aller Fälle erzielte Guos intelligentes System das gleiche Resultat (anhand von Gleason-Scores) wie die befragten Mediziner. „Unser Tool wird menschliche Pathologen nicht ersetzen“, kommentiert Guo. „Es wird aber helfen, um bessere und schnellere Diagnose zu stellen und alltägliche Schwankungen im Urteilsvermögen, die sich in menschliche Bewertungen einschleichen können, zu vermeiden.“

Kopf-Hals-Tumoren: Besser bestrahlen

Weitere Studien befassen sich mit der Frage, ob KI-Systeme künftig auch Radiologen unterstützen können. Ihre Aufgabe ist es, anhand von Daten der Bildgebung die Konturierung von Zielvolumina bei Bestrahlungen zu bestimmen. Zu klären sind Fragen wie: Wo endet der Tumor? Wo beginnt gesundes Gewebe? Und wo sind vielleicht besonders empfindliche Strukturen zu finden?

Nach Ergebnissen von Carlos E. Cardenas, Wissenschaftler am Anderson Cancer Center der University of Texas, gehen die Einschätzungen von Radiologen in der Praxis weit auseinander. Einige Ärzte würden hochriskante klinische Zielvolumina vorzuschlagen, die achtmal größer seien als die ihrer Kollegen. Deshalb hat Cardenas einen KI-Algorithmus auf Basis neuronaler Netzwerke entwickelt. Er testete sein Tool an 52 Patienten mit Oropharynxkarzinom. Die errechneten Werte von Zielvolumina entsprachen ärztlichen Prognosen – bis auf geringe Schwankungen. Außerdem brauchte die KI von Cardenas weniger Zeit: Je nach Lokalisierung benötigen Ärzte für die Konturierung zwei bis vier Stunden, das Programm aber nur Minuten.

Kolon-Ca und Mamma-Ca: Die Zukunft der Früherkennung

KI-Tools eignen sich laut Yuichi Mori von der japanischen Showa University aber nicht nur zur Therapie. Ende 2017 präsentierte er auf der UEG Week Barcelona (United European Gastroenterology) eine prospektive Studie zur Darmkrebsvorsorge. Sein System arbeitet mit 30.000 endomikroskopischen Aufnahmen als Basis maschineller Lernvorgänge. Anschließend verglich Mori bei 306 Polypen von 250 Patienten seine diagnostischen Algorithmen mit histopathologischen Untersuchungen. Die Sensitivität erreichte 94 Prozent, und die Spezifität lag bei 79 Prozent. Als diagnostische Genauigkeit gibt er 86 Prozent an. Mori selbst kommentiert, seine Ergebnisse seien „beeindruckend“, da keine invasive Diagnostik stattfinde.

Vom Erfolg angespornt, untersuchen weitere Arbeitsgruppen Fragestellungen zur Früherkennung per KI. Ara Darzi vom britischen Imperial Center Cancer Research UK hat zusammen mit Kollegen ein Prokjekt ins Leben gerufen, um mit selbstlernenden Algorithmen die Brustkrebs-Diagnostik zu optimieren. Ergebnisse gibt es bislang noch nicht.

Nobelpreisträger wissen: Ärzte sind nicht ersetzbar

Die Ergebnisse verdeutlichen, welche Entwicklungen auf Ärzte in der Praxis möglicherweise zukommen. Trotz aller wissenschaftlichen Fortschritte ist eine Sache klar: Künstliche Intelligenz kann auf absehbare Zeit menschliche Expertise nicht ersetzen. Bestes Beispiel ist das Scheitern von „Watson“, einem Supercomputer von IBM. Wie DocCheck berichtete, wurde das vermeintliche Genie mit hypothetischen Fällen aus der Onkologie gefüttert, und nicht mit echten Patientendaten. Prompt empfahl die KI die falschen Therapiemaßnahmen.

„Wenn es um das Lesen medizinischer Daten geht, kann sich der Computer mehr merken und ist objektiver“, sagte Walter Gilbert bei der der Lindauer Nobelpreisträger-Tagung im Juli. Der Biochemiker erhielt 1980 zusammen mit Frederick Sanger und Paul Berg den Chemie-Nobelpreis für Methoden zur Bestimmung der Basenabfolge in Nukleinsäuren. Gilbert: „Auch beim Betrachten medizinischer Bilder filtert ein Computer die Informationen besser als ein Mensch. […] Allerdings wird die Entwicklung neuer Technologien den Menschen vorbehalten sein.“

Die Meinung von Gilbert teilen auch mehrere Nachwuchswissenschaftler: KI könnte früher oder später gute Entscheidungen treffen, aber nicht den Faktor Mensch ersetzen. Patienten brauchen nicht nur Fakten, sondern Zuwendung und Empathie.

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5 Kommentare:

Nichtmedizinische Berufe

Sorry, ist off-topic, aber affig allemal: Neulich sagte meine Augenarztvertretung, als sie meine Schleimhäute bei Allergierötung untersuchte: “Oh Gott, mir wird schlecht!” Diese Reaktion fand ich weniger Orang Utan sondern eher gorilloid und nicht sehr feinfühlig.

#5 |
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Die KI wird schneller z.B. Bilder analysieren können (s. genannte Beispiele), bis auf weiteres aber wird sie eines nicht können: die Intuition des Untersuchenden (z.B. Arztes) ersetzen können. Zuwendung und Empathie sind nicht alles. Auch die intuitive Entscheidung etwas zu tun oder nicht zu tun, spielt in der Medizin eine große Rolle. Das wird man Computern auch mit zigtausend Bildern oder Fallbeispielen nicht beibringen können, jedenfalls nicht auf absehbare Zeit. Der Endoskopiker, der einen Befund biopsiert, obwohl der prima vista eher harmlos aussieht usw. Intuition und die hervorragende Gabe des Instinktes, die mich bei meinem Hund immer wieder begeistert, der treffsicher aus 100 Passanten den einen Stinkstiefel herausfiltert und ihm Ungnade zuteil werden lässt, das ist eine Erfindung der Natur. Alles, was wir Menschen erfinden, kann nur nachrangig sein. Es ist eine Hybris, schlauer sein zu wollen als die Natur. Dafür leben wir noch nicht lange genug auf dem Planeten und werden es wohl auch nicht. Es gibt unendlich viele Beispiele, warum ein Adlerauge oder eine Hundenase nicht ersetzbar sind.

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ich habe keine Angst vor der KI, aber vor denen, die sie anwenden. Von wem war der Spruch nochmal?

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Physiotherapeutin

Ja, genau da liegt das Potential: Die KI liefert die perfekte Analyse der Zahlen, Bilder und Fakten und der Mediziner hat endlich wieder Zeit, sich dem zu widmen zu dem er leider aufgrund vieler verschiedener gesundheitspolitischer Neuerungen in den letzten Jahren keine Zeit mehr hatte: Dem Patienten zuzuhören! Die Kombination aus Beidem kann dann eine gute Behandlungsplanung leisten. Wo ist der konflikt?

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Dr. Hans Stange
Dr. Hans Stange

Nicht alle – wie so häufig vermutet. Meine Frau schwärmt von Orang Utans seit sie in einem Wildreservat in der Nähe von Sepang (Borneo) in freier Wildbahn ganz überraschend von einem Orang Utan (ca. 8 Jahre alt) in die Arme genommen wurde…..Sie behauptet die hätten ganz weiche Lippen. Es war auch ganz schwierig die beiden wieder zu trennen.

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