Künstliche Intelligenz Krebserkennung – Teil der Zukunft in der digitalen Medizin?

Künstliche Intelligenz Krebserkennung

Bei Krebs handelt es sich um die zweithäufigste Todesursache in der Bundesrepublik. Jedes Jahr erkranken etwa 500.000 Menschen hierzulande neu an Krebs, wobei fast die Hälfte daran sterben. Neue Hoffnung im Kampf der Medizin gegen die verschiedenen Krebsarten verspricht die Unterstützung durch Künstliche Intelligenz (KI).

Unterstützung in der Krebserkennung

Doch was hat es damit eigentlich auf sich und wo liegen die Grenzen der Unterstützung durch die KI im Kampf gegen die Erkrankung Krebs? Mit diesen Fragen möchten wir uns in diesem Artikel beschäftigen und Ihnen die Möglichkeiten und Schwierigkeiten der Unterstützung durch Künstliche Intelligenz bei der Krebserkennung aufzeigen.

Hautkrebs als eine der aggressivsten Krebsarten

Unabhängig von der Krebsart gilt: Für eine bestmögliche Aussicht auf Heilung ist es wichtig, Krebs so früh wie möglich zu entdecken und zu entfernen. Schwarzer Hautkrebs zählt hierbei zu einer der aggressivsten Arten von Krebs, der bereits im frühen Stadium zur Bildung von Metastasen führen kann. Rund 22.000 Menschen in Deutschland erhalten jedes Jahr die Diagnose Schwarzer Hautkrebs. Auffällig hierbei ist, dass immer mehr jüngere Menschen an dieser Form von Krebs erkranken.

Operationen bei Krebs
Operationen bei Krebs

Zu viele unnötige Operationen bei Verdacht auf Krebs

Die Anzahl an Hautoperationen, die aufgrund von Verdacht auf Hautkrebs durchgeführt wird, geht Jahr für Jahr in die Hunderttausende. Die meisten der durchgeführten Operationen stellen sich rückblickend jedoch als unnötig heraus. So ergeben die histologischen Untersuchungen im Anschluss, dass es sich lediglich bei einem von fünf operierten Patienten tatsächlich um Hautkrebs gehandelt hat.

Der Grund für die Vielzahl an unnötigen Operationen liegt darin begründet, dass sich der Hautarzt bei der Diagnose lediglich auf sein gutes Auge sowie seine Erfahrung verlassen kann, wenn es darum geht, zwischen bösartigem Melanom und harmlosem Muttermal zu unterscheiden. Sollte er sich unsicher sein, wird er sich zum Wohle des Patienten natürlich eher dafür entscheiden, das verdächtige Muttermal zu entfernen, statt zu riskieren, eine schwer verlaufende Krebserkrankung zu übersehen.

Künstliche Intelligenz im medizinischen Sektor

Künstliche Intelligenz lässt sich überall dort einsetzen, wo große Mengen an Daten innerhalb möglichst kurzer Zeit verarbeitet werden sollen. Die KI kann also einen Arzt bei der Diagnose unterstützen und die Zeit bis zum Therapiebeginn verkürzen. Zudem erlaubt es die KI, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Sicherheit für Patienten zu verbessern.

Künstliche Intelligenz schlägt Hautärzte
Künstliche Intelligenz schlägt Hautärzte

Künstliche Intelligenz schlägt Hautärzte bei der korrekten Erkennung von Hautkrebs

Abhilfe bei diesem Dilemma verspricht Künstliche Intelligenz, die Hautkrebs schneller und zuverlässiger diagnostizieren können soll als es erfahrenen Hautärzten möglich ist. So wurde am Universitätsklinikum Heidelberg eine Form von Künstlicher Intelligenz entwickelt, die in der Lage ist, Hautärzte in Sachen bildlicher Erkennung von Hautkrebs erstmals zu toppen. Grundlage für den zugrundeliegenden Algorithmus, der eigentlich zur Erkennung von Gesichtern programmiert wurde, stammt von Google.

Die Künstliche Intelligenz wurde mit mehr als 100.000 Bildern von bösartigen und gutartigen Muttermalen auf der menschlichen Haut „trainiert“. Im Anschluss ließ man sie dann gegen 58 Dermatologen antreten. Die Ergebnisse wurden in einer internationalen Studie veröffentlicht. Die Ärzte konnten bei der richtigen Erkennung von gutartigen Muttermalen eine Quote von 71 Prozent erreichen, während die KI ganze 83 Prozent richtige Ergebnisse verbuchen konnte.

Trefferquote von fast 100 Prozent bei einem KI-System

Von der Universität in Nijmegen wurde eine weitere Studie publiziert. Die Ergebnisse lassen vermuten, dass Künstliche Intelligenz in Sachen frühzeitige Krebserkennung bereits heute kaum zu schlagen ist. Die Forscher hatten für den Test zwei Gruppen zusammengestellt. Während sich in der ersten Gruppe 32 Entwicklerteams mit ihrer KI-Software befanden, bestand die zweite Gruppe aus zwölf Pathologen. Im Vorfeld erhielten die Entwickler 270 CT-Aufnahmen, bei denen 160 Fälle von gesundem Gewebe und 110 gefährliche Knoten zu sehen waren.

Diese Aufnahmen bildeten die Trainingsgrundlage für die Systeme. Im anschließenden Test wurden beide Gruppen gebeten, 129 Abbildungen von Gewebeproben zu beurteilen. Während elf Pathologen hierfür ein Zeitraum von zwei Stunden eingeräumt wurde, konnte sich der zwölfte Experte so viel Zeit für die Beurteilung der Aufnahmen nehmen, wie er wollte. Als Ergebnis konnte man festhalten, dass das beste der KI-Systeme eine beinahe hundertprozentige Erkennungsgenauigkeit erreichen konnte.

Zudem färbte es die kritischen Stellen bereits ein. Sieben der 32 KI-Systeme schnitten besser ab als die Gruppe der Pathologen. Der Experte ohne Zeitlimit konnte zwar auch die befallenen Proben mit absoluter Genauigkeit erkennen, benötigte für die Untersuchung jedoch 30 Stunden Zeit. Von den restlichen elf Pathologen wurden vor allem Metastasen mit einer Größe von weniger als zwei Millimetern übersehen.

Probleme und Grenzen der KI
Probleme und Grenzen der KI

Probleme und Grenzen der Künstlichen Intelligenz

So vielversprechend die Ansätze im Bereich der KI in Sachen Krebserkennung aus den Studien auch klingen mögen, man sieht sich dennoch mit verschiedenen Hürden und Grenzen konfrontiert.

Beispiel: Haftung für mögliche Fehleinschätzungen von KI-Systemen

KI-Systeme sollen in der Zukunft Patienten zugutekommen, bei denen der Verdacht auf Krebs besteht. Bis dies so weit ist, gilt es jedoch, noch einige technologische sowie rechtliche Herausforderungen zu meistern. Wie beispielsweise können personenbezogene Daten vor Missbrauch geschützt werden? Wer tritt in Haftung bei möglichen Fehleinschätzungen von KI-Systemen? Wie lassen sich die Einschätzungen der KI-Systeme möglichst transparent nachvollziehen?

Zwar mögen KI-Systeme schneller und zuverlässiger in Sachen Früherkennung von Krebs funktionieren; so können einzelne KI-Systeme bereits heute Krebserkrankungen auf Grundlage von Bilddaten so zuverlässig wie Ärzte diagnostizieren. Bisher ist die Datenlage jedoch sehr dünn und auch die Aussagekraft der Vielzahl an Studien lässt sich anzweifeln.

Fazit: Aktuelle KI-Systeme sind in der Lage, Bildmaterial bei der Früherkennung von Krebs auszuwerten und erreichen erstaunliche Trefferquoten – schenkt man den Ergebnissen der aktuell recht wenigen Studien Glauben. Ein unbestrittener Vorteil der KI ist auf jeden Fall die Geschwindigkeit, mit der Bildmaterial ermüdungsfrei analysiert werden kann. Insbesondere angesichts der steigenden Zahl von Bildern im Bereich der modernen Diagnostik ist dies für die Medizin eine interessante Unterstützung.

Zusätzliche Hoffnung machen darf Patienten der rasante technologische Fortschritt, gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz, der bereits seit vielen Jahren zu beobachten ist. So werden KI-Systeme immer zuverlässiger, komplexer und effizienter. Jedoch ist aktuell nicht davon auszugehen, dass Künstliche Intelligenz die Einschätzung eines erfahrenen Arztes bei der Früherkennung von Krebs vollständig ersetzen könnte.

Wie leistungsfähig die Unterstützung von KI-Systemen in der Krebserkennung am Ende ausfällt, ist also von deren Entwicklung in den nächsten Jahren abhängig. In jedem Fall handelt es sich dabei um ein spannendes Thema, dem sich Wissenschaft und Medizin sicherlich weiterhin umfangreich widmen werden.

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Quellen:

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