ArchivDÄ-TitelSupplement: PerspektivenOnkologie 1/2019Künstliche Intelligenz: Karzinome zuverlässiger erkennen als Radiologen

Supplement: Perspektiven der Onkologie

Künstliche Intelligenz: Karzinome zuverlässiger erkennen als Radiologen

Dtsch Arztebl 2019; 116(23-24): [32]

Meyer, Rüdiger

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Eine „Deap-Learning“-Software könnte die Zuverlässigkeit beim Lungenkrebsscreening verbessern, so eine Studie, für die 42 290 CT-Aufnahmen ausgewertet wurden.

Foto: sdecoret stock.adobe.com
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Künstliche Intelligenz könnte künftig die Effektivität der Lungenkrebsfrüherkennung verbessern. Eine von Google entwickelte „Deap-Learning“-Software hat einer Studie ein besseres Auge bewiesen als erfahrene Radiologen.

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Computer schlagen Menschen nicht nur im Schachspielen. Über kurz oder lang werden sie Ärzten in der Diagnose von bestimmten Krankheiten überlegen sein. Ebenso wie sich professionelle Schachspieler bei der Analyse von Partien heute von Computern unterstützen lassen, werden sich Computer zu einem nützlichen Hilfsmittel für Ärzte entwickeln. Ein mögliches Einsatzgebiet ist die Früherkennung von Lungenkrebs, die in den USA bereits für starke Raucher empfohlen wird.

Die National-Lung-Screening-Trial-Studie (NLST) hatte gezeigt, dass ein Low-dose-CT-Screening die Sterblichkeit von langjährigen Rauchern am Bronchialkarzinom senken kann. Das Screening ist aber umstritten, da auch erfahrene Radiologen sich bei der Befundung der CT-Aufnahmen irren können.

Problematisch ist die relativ hohe Zahl von falsch-positiven Befunden, die bei der Lungenkrebsfrüherkennung riskante und kostenintensive Biopsien zur Folge haben.

Eine von Google entwickelte künstliche Intelligenz könnte die Zuverlässigkeit verbessern. Die Software wurde nach den Prinzipien des „Deap Learnings“ an den Daten der NLST trainiert. Das Team um Shravya Shetty konnte dafür auf 42 290 CT-Aufnahmen zurückgreifen, die von 14 851 Personen gemacht wurden. Darunter waren 578 Personen, bei denen innerhalb eines Jahres per Biopsie eine Lungenkrebsdiagnose gesichert werden konnte.

Der Vorteil des Computers besteht darin, dass er nicht nur etwa 100 zweidimensionale Schichtaufnahmen überblickt. Die Software überprüft dreidimensionale Aufnahmen und stellt nach Möglichkeit Pixel für Pixel einen Vergleich mit früheren Aufnahmen her.

Wie bei der künstlichen Intelligenz üblich, wurde die Software zunächst an einer Zufallsstichprobe geschult. Es folgte ein „Tuning“ an einer zweiten Gruppe, bevor die diagnostische Zuverlässigkeit in einem dritten Testset überprüft wurde.

Bei der Analyse von einzelnen Aufnahmen erzielte die Software eine Sensitivität von 95,2 % und eine Spezifität von 81,3 %. Sechs erfahrene Radiologen erreichten eine Sensitivität von 90,0 % und Spezifität von 69,7 %. Dies bedeutet, dass die Software 5,2 % mehr Fälle von Lungenkrebs erkennt und 11,6 % weniger falsch-positive Ergebnisse liefert.

In einem zweiten Vergleich stand der Software und den Ärzten neben der aktuellen noch eine zweite CT-Aufnahme der einzelnen Personen zur Verfügung. Das hat bei beiden die Spezifität verbessert. Die Software erreichte 84,2 % und die Radiologen 83,7 %. Der Vergleich mit den früheren Aufnahmen verschlechterte überraschenderweise die Sensitivität auf 87,5 % mit der Software und 86,7 % bei den Radiologen. Beide, Mensch und Maschine, waren in diesem Vergleich fast gleichauf.

Am Ende dürfte die Software den Arzt auf einen verdächtigen Befund hinweisen und dieser dann die Entscheidung für oder gegen eine Biopsie treffen. Ob dieses Verfahren die Lungenkrebsfrüherkennung verbessert, müsste in klinischen Studien untersucht werden. Rüdiger Meyer

Quelle: Ardila D, Kiraly AP, Bharadwaj S: End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography. Nature Medicine 2019; doi: 10.1038/s41591–019–0447-x.

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