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am Dienstag, 21. Mai 2019 um 19:53

Weiter Weg vom Deep Learning zur KI

Wenn ein Low-Dose-CT-Screening die Sterblichkeit an Bronchial­karzinomen bei langjährigen Rauchern senken kann, macht die Hinzuziehung eines "Deep Learning" Programms als Vorstufe von künstlicher Intelligenz (KI) durchaus Sinn.

Die Frage bleibt aber offen, wer oder "was" stellt die Indikation zum Thorax-CT? Welche Altersgruppen, Komorbiditäten, Risikofaktoren usw. werden berücksichtigt?

Wie werden nicht-neoplastische Parallelbefunde wie Silikose, Sarkoidose, TBC, Narben, Lymphknoten, Atelektasen und sonstige Atemwegserkrankungen beurteilt?

Beim Vergleich mit früheren Thorax-CT- Aufnahmen verschlechterte sich zwar die Sensitivität geringfügig auf 87,5 % mit der Deep Learning Software und 86,7 % bei den Radiologen. Die Spezifität verbesserte sich aber mit der Software auf 84,2 %, bei den Radiologen auf 83,7 %.

Somit waren beide, Mensch und Maschine, in diesem abschließenden Vergleich fast gleichauf.

Mf + kG, Dr. med. Thomas G. Schätzler, FAfAM Dortmund

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