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Software erkennt Großteil der Polypen in der Koloskopie

Dienstag, 16. Oktober 2018

Die Software KoloPol ermöglicht es, Polypen im Kolon in Echtzeit auf dem Untersuchungsmonitor farblich zu markieren. /Fraunhofer IIS
Die Software KoloPol ermöglicht es, Polypen im Kolon in Echtzeit auf dem Untersuchungsmonitor farblich zu markieren. /Fraunhofer IIS

München/Berlin – Künstliche Intelligenz könnte nicht nur dem Radiologen bei der Auswertung von Bilddaten helfen. Auch in der Endoskopie gibt es jetzt erste Anwendungsversuche. In den USA gelang bei 8.641 Koloskopiebildern mit 4.088 Polypen 96 % der Polypen mit einer intelligenten Software (convolutional neural networks, CNNs) im Computermodell zu detektieren (Gastroenterology 2018 doi: 10.1053/j.gastro.2018.06.037). 

In Deutschland ist man schon einen Schritt weiter. Am Klinikum rechts der Isar an der TU München haben Gastroenterologen die vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS entwickelte Software KoloPol bereits bei 55 Patienten während der Koloskopie evaluiert. Von insgesamt 73 durch den Endoskopiker detektierten Polypen konnte KoloPol 55 Polypen (75,3%) korrekt anzeigen. Umgekehrt detektierte die Software keine Polypen, die der Arzt nicht auch entdeckt hatte, teilt der Studienleiter Peter Klare von der TU München dem Deutschen Ärzteblatt mit.

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Polypen ≥7 mm wurde von KoloPol nie übersehen. Nicht detektiert wurden hingegen tendenziell kleinere und flache Polypen. Die vorläufigen Ergebnisse der Machbarkeitsstudie stellte der Gastroenterologe Klare beim Kongress Viszeralmedizin 2017 vor (Zeitschrift für Gastroenterologie). Die aktuellen Daten sollen in Kürze in Gastrointestinal Endoscopy publiziert werden.

Eine Software wie KoloPol würde vielen Ärzten mehr Sicherheit bei der Diagnose geben. Peter Klare, Klinik und Poliklinik für Innere Medizin II, TU München

„Immer noch wird ein beträchtlicher Anteil von 20 bis 30 % an Polypen endoskopisch übersehen“, sagte Thomas Wittenberg vom Fraunhofer IIS bei einer Veranstaltung in Berlin. Intelligente Software solle daher die Polypen- und Adenomdetektion verbessern, um Vorstufen des kolorektalen Karzinoms frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen. „Eine Software wie KoloPol würde vielen Ärzten mehr Sicherheit bei der Diagnose geben“, ist auch Klare überzeugt. Eine Zeitersparnis verspricht er sich aber eher nicht von der Technik.

KoloPol zeigt mögliche Polypen bei der Koloskopie an. /youtube, Fraunhofer IIS

Am Projekt KoloPol arbeitete das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS bereits seit 2007. Zwischen 2013 und 2016 erhielten die Forscher eine Fördersumme von einer Millionen Euro vom Bundesministerium für Bildung Forschung. „In etwa 3 bis 5 Jahren könnte die Software in der Praxisroutine angekommen sein, vorausgesetzt wir bewältigen die letzten Herausforderungen und finden eine Firma für die Integration“, hofft Wittenberg. Klares Erfahrungen aus der Klinik zeigen, dass die Software von den Kollegen gut akzeptiert wird.

Um Biopsien detektierter Polypen einfacher in die verschiedenen Klassen einzuordnen, hat er mit seinem Team eine weitere intelligente Technik ausprobiert: computer-assisted optical biopsy (CAOB). In Bezug auf die Genauigkeit der optischen Diagnosen unterschieden sich die CAOB-Vorhersagen nicht signifikant von denen der Experten (Scandinavian Journal of Gastroenterology 2018).

Endoskopie benötigt mehr Speicherplatz als Radiologie

Eine besondere Herausforderung der Digitalisierung in der Endoskopie sieht Wittenberg bei Analyse der Daten. „In der Radiologie wurde bereits eine riesige Infrastruktur geschaffen, um Daten aus MRT, CT und auch Ultraschall abzuspeichern und interaktiv auszuwerten. In der Endoskopie werden die Speichermedien  aufgrund der aktuellen 4K-Videoformarte ziemlich schnell an ihre Grenzen kommen“, erklärt der Informatiker aus Erlangen. Gleichermaßen besteht auch ein großer Bedarf an Software für die computergestützte Detektion von Auffälligkeiten und deren interaktive Diagnose in der Endoskopie.

Die erste Software zur endoskopischen Diagnostik stellten 2003 Forscher der University of Athens vor (IEEE Trans Inf Technol Biomed). Das Modell bot eine Sensitivität von 90% bei der Detektion von adenomatösen Polypen. Es basierte aber auf statischen Bildern und war daher für eine Echtzeitanalyse eines Videos unpraktisch. Auch eine japanische Forschergruppe um Yuichi Mori von der Universität in Yokohama hat ein lernfähiges System entwickelt, um Adenome zu erkennen (Endoscopy 2017). Im Computermodell erreichte es bei etwa 300 untersuchten Polypen eine Sensitivität von 94 % und eine Spezifität von 79 %.

Auch die Vorsitzende der Sektion Endoskopie der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten (DGVS) ist überzeugt: „Mit den jüngsten Durchbrüchen wird die künstliche Intelligenz auch in der Endoskopie einen zunehmenden Stellenwert bei der Darmkrebsvorsorge erlangen“, sagte Andrea Riphaus im September in Berlin im Vorfeld des Kongresses Viszeralmedizin 2018. Sie geht davon aus, dass die Technik dazu führen wird, dass die Zahl nicht notwendigerweise entnommener Polypen sinken wird.

© gie/aerzteblatt.de

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