Forschung -

Künstliche Intelligenz verbessert Krebsdiagnose

Deep-Learning-Algorithmen wurden bereits erfolgreich für die Klassifizierung medizinischer Aufnahmen eingesetzt. Lässt man aber eine KI ihre eigenen Kriterien aufstellen statt sie vorzugeben, kann sie sogar neue medizinische Erkenntnisse hervorbringen.

Die Künstliche Intelligenz AlphaGo Zero des Riken-Forschungszentrums in Japan hat erfolgreich Krebsmerkmale auf unmarkierten medizinischen Aufnahmen der Prostata erkannt. Dafür verfolgten die Forscher den Ansatz des Reinforcements – des unbeaufsichtigten Lernens –, um die Diagnose gegenüber dem heutigen Stand des medizinischen Wissens zu verbessern. Außerdem entwickelten sie eine automatisierte Methode, die Ergebnisse der KI für Pathologen in hochauflösende Bilder zu übersetzen.

Für das Projekt erhielt die Forschungsgruppe 13 188 Bilder aus der Pathologie des Nippon Medical School Hospitals, was etwa 86 Milliarden Bildfeldern, also Teilbildern für DNNs, entspricht. Die Berechnungen lief auf dem institutseigenen Raiden-Supercomputer. Mit elf Millionen der unmarkierten Bilder lernte die KI Krebsmerkmale zu identifizieren. Dies umfasste sowohl Merkmale, die unter den weltweit üblichen Gleason Score fallen, als auch solche, die sich auf Stützgewebe in krebsfreien Zonen beziehen und nicht von Pathologen berücksichtigt werden.

Die restlichen Bilder dienten der Verifikation der KI-Performance. Dabei war die Prognose für ein Rezidiv basierend auf den Klassifizierungen von AlphaGo Zero mit 82,0 % AUC präziser als die üblicherweise herangezogene Gleason Score mit 74,4 % AUC. Bei Kombination der beiden Methoden ergab sich eine Prognosegenauigkeit von 84,2 % AUC. Mit weiteren Datensätzen bestehend aus 2276 Aufnahmen von zwei anderen Krankenhäusern validierten die Forscher ihre Ergebnisse.

Ohne die betroffenen Zonen auf den Bildern markieren zu müssen, findet das Programm die Hauptmerkmale. Diese werden zusammen mit den Informationen auf Zellebene automatisch in den Aufnahmen markiert, sodass sie für Mediziner verständlich sind.

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