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Medizin

Algorithmus identifiziert Gebärmutterhalskrebs besser als der Arzt

Mittwoch, 16. Januar 2019

Lichtmikroskopie Zervixabstrich zeigt normale Epithelzellen. /arcyto adobe.stock.com
Lichtmikroskopie: Zervixabstrich zeigt normale Epithelzellen. /arcyto, stock.adobe.com

Rockville – Ein Forscherteam vom National Cancer Institute (NCI) und von Global Good hat einen Algorithmus entwickelt, der digitale Gebärmutterhalsbilder analysiert und Krebsvorstufen erkennt. Im Rahmen der Costa-Rica-Studie zeigte die künstliche Intelligenz (KI) eine bessere Sensitivität als eine Analyse des Pap-Tests durch einen Pathologen unter dem Mikroskop. Die Ergebnisse wurden im Journal of the National Cancer Institute publiziert (2019; doi: 10.1093/jnci/djy225).

Bei der automatisierten visuellen Bewertung digitaler Zervixbilder (Zervikographie) wurde eine Krebsvorstufe mit einer größeren Genauigkeit (AUC = 0,91) als bei einem Expertengutachten der Bilder (AUC = 0,69) oder einer konventionellen Zytologie, dem Pap-Test, (AUC = 0,71) identifiziert. Eine AUC von 0,5 zeigt einen Test an, der nicht besser als der Zufall ist, wohingegen eine AUC (area under curve) von 1,0 einen Test mit optimaler Genauigkeit darstellt.

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„Unsere Ergebnisse zeigen, dass ein Deep-Learning-Algorithmus Bilder verwenden kann, die während des Routinescreenings auf Gebärmutterhalskrebs gesammelt wurden, um präkanzeröse Veränderungen zu identifizieren“, sagte Mark Schiffman von der Abteilung Krebsepidemiologie und Genetik des NCI und leitender Autor der Studie.

Für die Erstellung des Algorithmus verwendete das Forschungsteam mehr als 60.000 Zervixbilder aus einem NCI-Archiv. Sie stammen aus einer Studie mit mehr als 9.400 Frauen aus Costa Rica.

KI-Vorteil für Länder mit geringen finanziellen Ressourcen

„Die Idee der Zervikografie existiert schon lange, allerdings eröffnen die Möglichkeiten des Deep Learnings eine neue Dimension“, sagt Klaus Neis von der Klinik für Frauenheilkunde, Geburtshilfe und Reproduktionsmedizin des Universitätsklinikums des Saarlandes. Ähnlich wie die Studienautoren sieht auch Neis den Vorteil der KI-Technik vor allem für Länder mit geringen finanziellen Ressourcen und einer weitgehend ungescreenten Bevölkerung. Wenn kein zytologisches Screening zur Verfügung steht, werden hier Zervixläsionen häufig rein visuell und lediglich mithilfe von Essigsäure (VIA) identifiziert. Der KI-Ansatz könnte diese Möglichkeiten deutlich verbessern. Hinzu kommt, dass die Umsetzung nur einem geringen Schulungsaufwand für das Gesundheitspersonal erfordert, die hierzu ihr Mobiltelefon oder ein ähnliches Kameragerät verwenden können, begründen die Autoren den Vorteil der KI.

Anders stellt sich die Situation in Europa dar: Hier habe man es mit einer durch­gescreenten Bevölkerung zu tun, erklärt der Experte der Deutschen Gesellschaft für Gynäkologie und Geburtshilfe (DGGG) und weiter: „Sowohl die invasiven Karzinome als auch deren Vorläufer kommen viel seltener vor als bei den hier getesteten Studienteilnehmern.“ Fortgeschrittene Stadien invasiver Karzinome sowie ausgedehnte CIN2/3 kämen daher nur in einem sehr geringem Bruchteil der in der Arbeit beschriebenen Fälle vor.

Kolposkopie vor Zervikografie

In Deutschland steht nicht die Zervikografie sondern zunächst einmal die klassische Kolposkopie an erster Stelle. Diese soll nach dem G-BA-Beschluss aus 2018 flächendeckend für das Screening implementiert werden. „Die Fortschritte im Deep Learning, sei es bei der Gesichtserkennung aber auch in der Radiologie sowie der Pathologie, können aber dennoch sicherlich auch auf die Koloskopie in Ländern mit einem organisierten Krebsfrüherkennungsprogramm übertragen werden“, sagt der Gynäkologe aus dem Saarland.

In einem nächsten Schritt wollen die Forscher den bestmöglichen Algorithmus für die weltweite, allgemeine Verwendung erstellen. Dafür soll der Algorithmus anhand einer Stichprobe repräsentativer Bilder von Zervixkarzinomvorstufen und normalem Gebärmutterhalsgewebe von Frauen auf der ganzen Welt trainiert werden. Hierbei kommen verschiedene Kameras und Bildgebungsoptionen zum Einsatz. Dieser Schritt sei notwendig, da der Gebärmutterhals bei Frauen in verschiedenen Regionen geringfügig variieren würde. © gie/aerzteblatt.de

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Avatar #88767
fjmvw
am Mittwoch, 16. Januar 2019, 16:49

Nicht für alles und jedes geeignet, aber KI wird immer besser

Es gibt Anwendungen, da spricht vieles dafür, die Möglichkeiten von KI (also digital verfügbaren Daten, die mittels selbstlernenden Algorithmen "vorsortiert" werden können) zu nutzen. Weder wird KI "die Ärzte" ersetzen, noch sind Ärzte einer Kombination aus "Ärzte plus KI" langfristig überlegen.

KI kostet.

Daraus folgt, wer die Lösung "Ärzte plus KI" haben will, der muss mehr bezahlen, als wer sich mit "Ärzte" oder "KI" zufrieden gibt. Und der Preis für die Nutzung der KI ist mehr als nur ein finanzielles Engagement. Damit KI zur Geltung kommt, braucht man Daten - viele Daten. Und diese Daten gehören zu Patienten. Um KI zu nutzen, müssen Patienten ihre Gesundheitsdaten zur Verfügung stellen. In manchen Fällen wird man vielleicht sagen "kein Problem, könnt ihr haben" und in anderen Fällen wird der Patient sagen "auf keinen Fall - ich will nicht, dass meine Kinder Probleme mit dem Abschluss einer Kran­ken­ver­siche­rung haben, nur weil ich die Erbkrankheit XYZ habe. Meine Kinder tragen das Gen in sich, aber das darf nicht dazu führen, dass sie keine bezahlbare Kran­ken­ver­siche­rung mehr abschließen können."
LNS

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