Wird schwarzer Hautkrebs frühzeitig erkannt, stehen die Heilungschancen vergleichsweise gut. Sobald sich allerdings Metastasen gebildet haben, sinkt die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Behandlung rapide. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, dass verdächtige Stellen möglichst früh korrekt beurteilt werden. Forscher in Heidelberg haben daher nun ein neuronales Netzwerk entwickelt, das in der Lage sein soll, schwarzen Hautkrebs von harmlosen Muttermalen zu unterscheiden. Um die Fähigkeit der Software unter Beweis zu stellen, ließen ihre Entwickler sie gegen 157 anerkannte Fachärzte von deutschen Universitätskliniken antreten. Die Aufgabenstellung war für Mensch und Computer identisch: Bei insgesamt 100 Bildern sollte geprüft werden, ob ein Melanom vorliegt. Das Ergebnis fiel eindeutig für den Algorithmus aus.


Bei eingegrenzten Diagnoseaufgaben ist die KI überlegen

So schnitten 136 menschliche Ärzte schlechter ab als die Software. Weitere vierzehn schlugen sich zumindest genauso gut wie die künstliche Intelligenz. Daraus ergibt sich: Lediglich sieben Mediziner konnten bei der Diagnose von Hautkrebs eine bessere Trefferquote erzielen als die Software der Heidelberger Wissenschaftler. Zur Ehrenrettung der Ärzteschaft muss allerdings gesagt werden, dass die Aufgabenstellung natürlich bewusst sehr eingegrenzt wurde. In der Praxis muss ein Arzt hingegen deutlich mehr als nur eine Krankheit erkennen und behandeln können. Zumindest könnte die künstliche Intelligenz zukünftig aber bei der Diagnose helfen, sobald ein konkreter Verdacht vorliegt. Zumal ähnliche Experimente wie jetzt in Heidelberg auch in der Vergangenheit schon erfolgreich verliefen.


KI kann bei vielen Diagnosen helfen

So wurde ein Algorithmus namens „GoogleNet Inception v3 CNN“ im Jahr 2017 mit insgesamt mehr als 1,4 Millionen Fotos trainiert. Anschließend konnte die Software eine Reihe von Hautkrankheiten besser erkennen als die Ärzte der Stanford Universität. Auch in anderen medizinischen Bereichen wurde der Einsatz von KI bereits getestet. So ist IBMs Watson in der Lage, Röntgenbilder professionell zu analysieren. Ein speziell zur Diagnose von Alzheimer entwickelter Deep-Learning-Algorithmus erwies sich bei Tests ebenfalls als sehr erfolgreich: Teilweise konnte er die Krankheit rund sechs Jahre früher diagnostizieren als ein menschlicher Arzt. Aus Sürdkorea ist zudem ein Fall überliefert, bei dem die künstliche Intelligenz bereits ein Menschenleben rettete.

Via: European Journal of Cancer

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