KI in der Krebsforschung: Modifizierter Google-Algorithmus soll Tumore zuverlässig erkennen können

Mod­erne Tech­nolo­gien sind bei der Erken­nung von Krankheit­en schon heute unverzicht­bare Hil­f­s­mit­tel. So soll jet­zt auch kün­stliche Intel­li­genz KI in der Kreb­s­forschung einge­set­zt wer­den. Ein speziell geschul­ter Google-Algo­rith­mus soll nicht nur Kreb­sarten unter­schei­den kön­nen, son­dern sog­ar sehen, was mit men­schlichem Auge unmöglich ist: genetis­che Muta­tio­nen von Tumoren. 

Seit Jahrzehn­ten ver­lassen sich Ärzte bei der Kreb­s­di­ag­nose auf die geschul­ten Blicke gut aus­ge­bilde­ter Patholo­gen und Onkolo­gen. Jet­zt wollen Forsch­er dem Com­put­er beib­rin­gen, bei dieser zeitaufwändi­gen Arbeit zu unter­stützen. In ein­er neuen Forschungsar­beit, die vor kurzem in der Fachzeitschrift Nature Med­i­cine veröf­fentlicht wurde, bericht­en Wis­senschaftler der New York Uni­ver­si­ty (NYU) von einem Algo­rith­mus, der Tumore auf Bildern erken­nen und Kreb­sarten iden­ti­fizieren soll.

Open-Source-KI von Google in der Pathologie

Laut eines Berichts im Tech­magazin Wired haben Wis­senschaftler der NYU einen Open Source-Code von Google für die Analyse bio­medi­zinis­ch­er Bild­dat­en umgeschrieben. Es ist dieselbe Art von Kün­stlich­er Intel­li­genz (KI), die auf Bildern von Googles Online-Dien­sten Tiere, Objek­te und Gesichter iden­ti­fiziert. Die Forsch­er füt­terten den Deep-Learn­ing-Algo­rith­mus namens Incep­tion v3 mit hun­dert­tausenden Bildern und genetis­chen Pro­filen aus ein­er öffentlichen Tumor-Daten­bank. So habe er gel­ernt, Kreb­szellen mit ein­er Genauigkeit von 99 Prozent zu erken­nen und sog­ar zwei der häu­fig­sten Arten von Lun­genkrebs zu unter­schei­den, die unter dem Mikroskop fast iden­tisch ausse­hen.

Nicht nur Krebszellen, sondern auch genetische Mutationen

Die Forsch­er testeten den Incep­tion-Algo­rith­mus schließlich an zufäl­li­gen Proben von Kreb­spa­tien­ten der NYU. Hier soll das Pro­gramm die Bilder in 83 bis 97 Prozent aller Fälle richtig gedeutet haben, wobei die Genauigkeit durch ein gezieltes Train­ing verbessert wer­den kön­nte. Die große Über­raschung fol­gte allerd­ings, als die Wis­senschaftler dem Sys­tem völ­lig neue his­tol­o­gis­che Bilder zeigten – denn dabei soll die KI nicht nur Kreb­s­gewebe erkan­nt haben, son­dern auch die genetis­chen Muta­tio­nen der speziellen Gewe­beproben. Das neu­ronale Net­zw­erk habe also gel­ernt, extrem feine Verän­derun­gen zu bemerken, die men­schliche Patholo­gen nicht sehen kön­nen, wie die Forsch­er im Gespräch mit Wired bemerk­ten.

KI in der Krebsforschung: Eine Unterstützung für die Experten

Die an der Forschungsar­beit beteiligten und mitwirk­enden Patholo­gen hät­ten jeden­falls keine Angst davor, einen zukün­fti­gen Konkur­renten aufzubauen oder irgend­wann durch eine Mas­chine erset­zt zu wer­den, so Aris­totelis Tsiri­gos, Pro­fes­sor an der NYU School of Med­i­cine und Haup­tau­tor der neuen Studie. Sie scheinen die Soft­ware vor allem als unter­stützen­des Tool zu sehen, das kün­ftig neue Hin­weise zur Kreb­serken­nung liefern kön­nte. Denn „was diese Studie wirk­lich zeigt, ist, dass auf den Bildern viel mehr Infor­ma­tio­nen zu sehen sind, als ein Men­sch darauf erken­nen kann“, so Daniel Rubin, Direk­tor für bio­medi­zinis­che Infor­matik am Stan­ford Can­cer Insti­tute. Auch für ihn deute alles auf eine Zukun­ft, in der Patholo­gen mit Com­put­ern zusam­me­nar­beit­en kön­nten.

Künstliche Intelligenz in der Diagnostik von morgen?

Die Open-Source-KI von Google ist nicht zum ersten Mal für die Früherken­nung von Krankheit­en im Ein­satz. Weit­er­en­twick­elte Algo­rith­men ander­er Forscherteams sollen bere­its Augen­prob­leme durch Dia­betes sowie Herz­erkrankun­gen erfol­gre­ich diag­nos­tiziert haben. Auch die New York­er Forsch­er wollen ihr KI-Pro­gramm in den näch­sten Monat­en mit noch mehr Dat­en aus ver­schiede­nen Quellen weit­er trainieren und hof­fen auf eine Zulas­sung der FDA, der zuständi­gen amerikanis­chen Behörde.

Falls Dich mit dem The­ma näher beschäfti­gen möcht­est, geht’s hier zur Forschungsar­beit der New York Uni­ver­si­ty in der Fachzeitschrift Nature Med­i­cine.