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Datenflut in der Medizin : Da hilft nur noch Kollege Computer

  • -Aktualisiert am

Metastasen im Gefäßnetz einer Lunge. Hier hat der Computer oft das bessere Auge. Bild: Fraunhofer MEVIS

Moderne bildgebende Verfahren liefern den Ärzten immer mehr Informationen. Mit der Auswertung sind sie zunehmend überfordert. Künstliche Intelligenz könnte ein Ausweg sein. Ersetzt sie bald den ausgebildeten Fachmediziner?

          Nicht einmal der beste Doktor ist unfehlbar. Das führt zwangsläufig dazu, dass immer wieder Krankheitsbilder übersehen werden. Zum Beispiel der schwarze Hautkrebs. Jedes Jahr kostet er dreitausend Deutsche das Leben, weil er zu spät erkannt wurde. Selbst geübten Dermatologen passiert es regelmäßig, dass ihnen erste Anzeichen des Melanoms entgehen.

          Dem Computerforscher Sebastian Thrun vom Labor für Künstliche Intelligenz der kalifornischen Stanford University ließ das keine Ruhe. Vor einigen Jahren begann der Gründer der Google-Entwicklungsschmiede Google X deshalb damit, seine Maschinen mit fast einhundertdreißigtausend Aufnahmen verschiedenster Hautveränderungen zu füttern. Die eingesetzte KI erwies sich als gelehriger Schüler. Beim Test an rund zweitausend Fotografien übersah sie in der Regel nicht nur weniger Melanome als 21 erfahrene Dermatologe, denen dieselben Aufnahmen vorgelegt wurden. Sie stufte auch seltener eine harmlose Veränderung als Tumor ein. „Die Technik hat das Potential, die Medizin substantiell zu verändern“, folgerten Thrun und seine Ko-Autoren im vergangenen Jahr in ihrer Veröffentlichung in „Nature“.

          Gerade die Röntgenärzte haben viel zu verlieren

          Vor allem Röntgenärzte verstehen das als Kampfansage. Und das zu Recht. Schließlich haben sich Computer schon bei ganz anderen Herausforderungen dem Menschen überlegen gezeigt. Bereits 1997 wies eine Maschine den Schachweltmeister Garri Kasparow in die Schranken, 2016 mussten sich auch die klügsten Köpfe beim Brettspiel Go geschlagen geben. Thruns Arbeit auf dem Gebiet der Medizindiagnostik ist nur ein besonders beeindruckendes Beispiel von vielen, die gezeigt haben: Wenn es um das Aufspüren von Krankheitsspuren auf Bildern geht, ist eine selbstlernende Maschine womöglich der aufmerksamere Beobachter. Vielleicht gelingt es ihr in Zukunft einfach besser, die schwachen Schattierungen, winzigen Formveränderungen und leicht zu übersehenden Flecken zu interpretieren, die auf Röntgen- und Hautbildern den Unterschied zwischen gesund und krank ausmachen.

          Kernspin-Aufnahme eines Brusttumors. Künstliche Intelligenz kann Details unter Umständen viel besser erkennen.

          Gerade die Röntgenärzte haben im Vergleich zu den anderen Medizinern besonders viel zu verlieren. Für sie ist die Suche nach verräterischen Strukturen nicht irgendein ungeliebter Nebenjob. Für sie geht es beim Wettlauf mit dem Computer um ihr Hauptgeschäft und damit um ihre Existenzgrundlage. Selbst auf ihrem ureigenen Spezialgebiet, bei der Auswertung von Mammographie-Aufnahmen, konnte die Künstliche Intelligenz kürzlich zeigen, dass sie der echten mindestens ebenbürtig ist. Im vergangenen Jahr sah das auch die strenge amerikanische Arzneimittelbehörde FDA ein. Sie akzeptierte eine Software, die das Herzvolumen von Patienten nicht nur schneller messen kann als ausgebildete Radiologen, sie soll auf Basis der ermittelten Daten bald auch eigene Diagnosen stellen. „Man sollte aufhören, weiter Röntgenärzte auszubilden“, forderte provokant der Informatiker Geoffrey Hinton und KI-Pionier von der Universität Toronto 2017 in der Zeitschrift New Yorker. „Es ist völlig offensichtlich, dass Künstliche-Intelligenz-Systeme in fünf Jahren besser sind.“ Oder spätestens in zehn.

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