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Datenflut in der Medizin : Da hilft nur noch Kollege Computer

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Die Maschine lernt schnell

Andreas Boss, leitender Arzt am Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie des Universitätsspitals Zürich, hat den neuen Konkurrenten auf die Probe gestellt. Moderne Grafikkarten und eine Art frei verfügbares Google-Betriebssystem, so berichtet er, machten es auch ihm ohne große Umstände möglich, auf die neue Technik umzusatteln. Es geht dabei um das sogenannte Deep Learning, das seit fünf, sechs Jahren vor allem in der Sprach- und Gesichtserkennung Furore macht. Bei dieser Anwendung imitieren künstliche neuronale Netzwerke die Arbeit der Nervenzellen des Gehirns. Signale werden in Schichten verarbeitet, jedes Neuron und jede Lage widmet sich einem anderen Aspekt und leitet die Information an die nächste Schicht weiter. Die Maschine lernt, genau wie der Mensch, indem sie punktuell die Effizienz verändert, mit der die Daten übertragen werden.

Röntgenaufnahme eines gebrochenen Ringfingers: Die Suche nach solchen Frakturen könnte der Computer den Radiologen bald abnehmen.

Letztlich erwerbe der Computer dadurch sein Wissen nicht anders als ein Kind, sagen die Fachleute. Indem er aus den eigenen Fehlern lernt. Wer einem kleinen Jungen nur oft genug Hunde und Wölfe zeigt, kann darauf vertrauen, dass dieser bald beide von allein zu unterscheiden lernt. Zunächst wird man ihn noch korrigieren müssen, irgendwann wird er sich die maßgeblichen Merkmale selbst herauspicken. Auf ähnliche Weise legte Andreas Boss einer Vorläuferversion seines neuronalen Netzwerks ausgewertete Mammographien von gesunden und krebskranken Frauen vor. „Die Methode hat beängstigend gut funktioniert“, berichtet der Radiologe, der auch als Physiker ausgebildet ist. Der Algorithmus entdeckte auf den Aufnahmen eine genügend große Anzahl von Tumor-Kennzeichen, um Brustkrebs genauso zuverlässig aufzuspüren wie erfahrene Röntgenärzte. „Und das nach dem Studium von nur zweihundertachtzig Bildern“, staunt der Arzt. „Da wusste ich, dies wird unseren Beruf revolutionieren.“

Die Datenflut ist ohne die Künstliche Intelligenz nicht zu bewältigen

Die Firma IBM hofft sogar, mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz und ihrem Watson-Supercomputersystem einmal ganze Krankengeschichten analysieren zu können. Doch bei der Analyse von CT-, Kernspin- und Ultraschallbildern könnte die Technik noch viel früher ihre Stärken ausspielen, sagt Michael Forsting, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie der Universitätsklinik Essen. Auf die Erkennung von Mustern und kleinen Details sind die Algorithmen besonders spezialisiert. Zudem gebe es gerade in seinem Fachgebiet ausreichend Schulungsmaterial für die Geräte, schließlich sei die Radiologie mittlerweile komplett digitalisiert.

Womöglich bleibt den Röntgenmedizinern in Zukunft auch gar keine andere Wahl, als auf externe Hilfe zurückzugreifen. Anders werden sie der Datenflut wohl kaum noch Herr werden. Wer früher per Computertomograph den ganzen Körper untersuchte, erinnert sich Boss, der musste ein paar hundert Schichtaufnahmen durchscannen. „Heute produzieren wir für denselben Zweck in neunzig Sekunden dreitausend Querschnitte, die muss sich dann irgendein armer Kerl angucken.“

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