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Google AI funktioniert bei der Erkennung von Krebs inzwischen besser als menschliche Pathologen

Bildquelle: Pixabay, luvqs

Die Wissenschaft des Deep Learning, eine Unterdisziplin der künstlichen Intelligenz, ist nur eine der neuesten Entwicklungen in diesem Bereich. Trotz seiner kurzen Existenz konnte Deep Learning bisher beeindruckende technologische Fortschritte erzielen. Fortschritte bei der Bilderkennung, Spracherkennung und Übersetzung haben zur Entwicklung von virtuellen Assistenten, smarten Lautsprechern, besserer Cybersicherheit und den ersten Schritten im Bereich selbstfahrende Autos geführt. Jetzt haben die Unternehmen aber auch eine Möglichkeit gefunden, um die künstliche Intelligenz im Kampf gegen den Krebs einzusetzen.

Deep Learning bedeutet, dass man künstliche neurale Netzwerke schafft, mit denen Software und komplexe Algorithmen arbeiten. Ziel ist es, die Kapazität des menschlichen Gehirns beim Lernen nachzuahmen. Diese lernenden Computer sind besonders gut dafür, um riesige Datenmengen nach Mustern u durchforsten. Dabei lernen die Computer automatisch dazu. Der erste Durchbruch erfolgte, nachdem einem System tausende Katzenbilder eingespeist wurden, bis das Programm fähig war, Katzen von alleine zu erkennen.

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Die Erkennung von Tumoren

Diese Fähigkeit, Muster zu erkennen, hat zu einem bedeutenden Durchbruch in der Brustkrebsforschung geführt. Im letzten Monat verkündete Google, das Tochterunternehmen von Alphabet (WKN:A14Y6H), man hätte ein neurales Netzwerk geschaffen, das medizinische Bilder analysieren und Tumore mit höherer Genauigkeit als menschliche Pathologen erkennen könnte. Das Unternehmen benutzt für diesen Zweck das GoogLeNet AI. Damit wurden tausende von medizinischen Bildern untersucht, die von einer holländischen Universität zur Verfügung gestellt worden waren. Das Programm konnte bösartige Tumore in den Bildern mit einer Genauigkeit von 89 % erkennen. Das menschliche Pendant kam dabei nur auf eine Erkennungsrate von 73 %. In einem Blog erklärten die Forscher von Google:

Die Pathologen sind verantwortlich dafür, alle biologischen Gewebe zu untersuchen, die auf dem Objektträger sind. Es kann aber viele Objektträger pro Patient gegeben, von denen jeder über 10 Gigapixel hat, wenn man dieses Bild 40-fach vergrößert. Man stelle sich vor, man müsste sich Fotos mit 1.010 Megapixel ansehen und dabei jedes einzelne Pixel ansehen. Das sind jede Menge Daten und die Zeit ist wie immer begrenzt.

Diese Technologie hat das Potenzial, die Früherkennung zu verbessern. Das erlaubt es den Ärzten, nur jene Bilder anzusehen, die als potenziell krebsverdächtig eingestuft werden. Das System muss natürlich noch verbessert werden, da auch einige vermeintliche Krebszellen entdeckt wurden, die keine waren. Die künstliche Intelligenz wird die Pathologen in naher Zukunft zwar nicht ersetzen können, diese Algorithmen könnten den Ärzten aber Arbeit abnehmen. Gleichzeitig könnten sie auch in Teilen der Welt zum Einsatz kommen, in denen es zu wenige Pathologen gibt.

IBM verbessert die Fähigkeit von Watson, medizinische Bilder auszuwerten. Bildquelle: IBM.

IBM verbessert die Fähigkeit von Watson, medizinische Bilder auszuwerten. Bildquelle: IBM.

Watson liest medizinische Bilder

Google ist aber nicht das einzige Unternehmen, das die künstliche Intelligenz in diesem Bereich testet. Vor knapp einem Jahr ging International Business Machines (WKN:851399) Partnerschaften mit mehreren Unternehmen im Gesundheitsbereich, im Bereich bildgebende Technologie und mit akademischen medizinischen Einrichtungen ein, um Watson, dem hauseigenen kognitiven Computer, medizinische Bilder und deren Deutung zu erklären. Diese Zusammenarbeit konzentriert sich auf die Bereiche Krebs, Herz-Kreislauf-Krankheiten, Augen und Diabetes. Das Unternehmen verkündete im letzten Monat, man habe die Initiative auf weltweit 24 Organisationen ausgeweitet. Das wird die nötigen Daten liefern, um das System zu trainieren. IBM verkündete auch, dass man bereits die ersten Früchte dieser Arbeit ernten konnte, und zwar bei der Erkennung einer Herz-Kreislauf-Krankheit, bei der die Aorta verengt ist. Das Unternehmen plant, Watson in Zukunft auch bei anderen kardiovaskulären Krankheitsbildern einzusetzen.

Die beeindruckendsten Ergebnisse hat Watson bereits erzielt, als er die medizinischen Daten von 1.000 Krebspatienten untersuchte und darauf basierend einen Behandlungsplan erarbeitet hat, der mit 99-prozentiger Genauigkeit mit den Empfehlungen der Onkologen übereinstimmte. Die künstliche Intelligenz konnte in etwa 30 % der Fälle sogar zusätzliche Empfehlungen liefern, die von den Ärzten übersehen worden waren. Grund dafür ist Watsons Fähigkeit, die aktuellen medizinischen Forschungsdaten miteinzubeziehen.

Die Zukunft der Medizin

Keines der beiden Unternehmen gibt genaue Informationen darüber, wie diese medizinischen Durchbrüche das Geschäft beeinflussen könnten. Jeder Beitrag stellt zum aktuellen Zeitpunkt nämlich nur einen kleinen Teil der Umsätze der jeweiligen Unternehmen dar. Diese eben genannten Entwicklungen wurden eigentlich noch im Frühstadium erzielt, aber sie zeigen bereits, welches große Potenzial die künstliche Intelligenz in naher Zukunft haben wird.

Diese Algorithmen werden deinen Arzt nicht ersetzen, aber sie könnten ihn effizienter machen. Die künstliche Intelligenz und ihre Anwendung in der Medizin befinden sich noch in den Kinderschuhen, aber es würde mich nicht überraschen, wenn man in naher Zukunft von mehr solcher bahnbrechenden Entwicklungen hören würde.

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Suzanne Frey ist Führungskraft bei Alphabet und Mitglied des Vorstands von The Motley Fool. The Motley Fool besitzt und empfiehlt Alphabet (A und C).

Dieser Artikel wurde von Danny Vena auf Englisch verfasst und am 04.04.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.

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