szmtag KI bei der medizinischen Bildanalyse – Expertenblick weiter...
NewsMedizinKI bei der medizinischen Bildanalyse – Expertenblick weiter unverzichtbar
Als E-Mail versenden...
Auf facebook teilen...
Twittern...
Drucken...

Medizin

KI bei der medizinischen Bildanalyse – Expertenblick weiter unverzichtbar

Donnerstag, 18. Februar 2021

/picture alliance, Unihautklinik Tübingen

Heidelberg – Trotz der Erfolge von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Analyse von medizinischen Bilddaten bleibt der Blick von Fachexperten unverzichtbar – zumindest bei der Diagnostik von schwarzem Hautkrebs.

Das berichten Wissenschaftler des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), der Universitäts-Hautklinik und des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg im European Journal of Cancer (2021; DOI: 10.1016/j.ejca.2020.11.020).

Die Wissenschaftler haben in der Studie untersucht, wie zuverlässig lernfähige Algorithmen schwarzen Hautkrebs von gutartigen Muttermalen unterscheiden. Dafür setzten sie Testreihe mit über 10.000 Foto­aufnahmen von Hautauffälligkeiten ein und prüften die Genauigkeit von 3 Algorithmen, die bereits in der klinischen Diagnostik unterstützend eingesetzt werden.

In einer 1. Versuchsreihe haben die Forscher Fotos von Hautflecken gezielt durch Rotationen oder Zooms am Computer verändert, um die Qualität der automatisierten Ergebnisse zu prüfen. Für eine 2. Testreihe nutzten sie Bilder von Hautflecken, wie sie im klinischen Alltag regulär vorkommen. Hierbei lagen den Forschern pro Hautveränderung mehrere Fotos zum Beispiel aus unterschiedlichem Aufnahmewinkel vor.

Es zeigte sich, dass sich bereits geringe und für den Menschen relativ unauffällige Veränderungen der Fotoaufnahmen auf die Sicherheit der automatisierten Diagnose auswirken können. Alle 3 Algorithmen wiesen bei 10% der analysierten Bilder eine Anfälligkeit für solche Veränderungen auf, die für Hautärzte in der klinischen Praxis laut den Forschern eher unbedeutsam wären.

Beispielsweise führte ein etwas anderer Aufnahmewinkel oder eine leichte Verschmutzung des Dermato­skops zu Diagnoseänderungen der Computersysteme. „Eine Fehldiagnose bei etwas anderem Zoom oder Belichtung zeigt, dass Computer nicht diagnostizieren, sondern rechnen und dadurch anders entscheiden“, berichtet Jochen Sven Utikal, Leiter der Klinischen Kooperationseinheit Dermato-Onkologie des DKFZ.

KI werde den Blick des erfahrenen Hautarztes nie völlig ersetzen können, folgern die Wissenschaftler aus ihren Ergebnissen. Vielmehr liege das größte Potenzial der automatisierten Systeme darin, als Frühwarn­system krankhafte Auffälligkeiten zu erkennen, die vom Arzt bestätigt oder korrigiert werden müssten, so ihre Schlussfolgerung. © hil/aerzteblatt.de

Liebe Leserinnen und Leser,

diesen Artikel können Sie mit dem kostenfreien „Mein-DÄ-Zugang“ lesen.

Sind Sie schon registriert, geben Sie einfach Ihre Zugangsdaten ein.

Oder registrieren Sie sich kostenfrei, um exklusiv diesen Beitrag aufzurufen.

Loggen Sie sich auf Mein DÄ ein

E-Mail

Passwort


Mit der Registrierung in „Mein-DÄ“ profitieren Sie von folgenden Vorteilen:

Newsletter
Kostenfreie Newsletter mit täglichen Nachrichten aus Medizin und Politik oder aus bestimmten Fachgebieten
cme
Nehmen Sie an der zertifizierten Fortbildung teil
Merkfunktion
Erstellen Sie Merklisten mit Nachrichten, Artikeln und Videos
Kommentarfunktion und Foren
Kommentieren Sie Nachrichten, Artikel und Videos, nehmen Sie an Diskussionen in den Foren teil
Job-Mail
Erhalten Sie zu Ihrer Ärztestellen-Suche passende Jobs per E-Mail.

Leserkommentare

E-Mail
Passwort

Registrieren

Um Artikel, Nachrichten oder Blogs kommentieren zu können, müssen Sie registriert sein. Sind sie bereits für den Newsletter oder den Stellenmarkt registriert, können Sie sich hier direkt anmelden.

Avatar #79783
Practicus
am Samstag, 20. Februar 2021, 00:33

Was ist denn der "Expertenblick"?

Nichts anderes als der trainierte Algorithmus, der mit jedem neuen Bild dazu lernt, di mathematische Übersetzung des "Bauchgefühls"..
Selbst lernendende Algorithmen sind nach relativ kurzem Einsatz dem "Expertenblick" gleichwertig - wei sie nichts vergessen und nichts übersehen. Gute Algorithmen bringen in der Bildgebung durchgehend Facharztstandard und übertreffen den auch oft - der "Experte" schafft einen Anteil "richtiger" Diagnosen von 9%, Machine Learning mit etwas mehr Training 97%
Der "Experte" ist nur mehr das Feigenblatt...
Übrigens hängt auch menschliche Expertise von der Bildqualität ab...
LNS
VG WortLNS LNS
Anzeige

Fachgebiet

Stellenangebote

    Anzeige

    Weitere...

    Aktuelle Kommentare

    Archiv

    NEWSLETTER