KI könnte den Mangel an Radiologen im Kampf gegen Brustkrebs ausgleichen, ist aber noch nicht bereit

Ein Team von Forschern der Imperial College London und Google (GOOGL ) Health hat kürzlich ein Computer-Vision-Modell entwickelt, das darauf abzielt, Brustkrebsfälle aus Röntgenbildern zu diagnostizieren. Wie CNN berichtet, wurde das Modell auf Röntgenbildern von über 29.000 Frauen trainiert und konnte bei einem Vergleich mit sechs Radiologen die Bewertungen der Ärzte überbieten.

Aktuell verwendet die NHS die kombinierten Entscheidungen von zwei Ärzten, um Brustkrebs aus Röntgenbildern zu diagnostizieren. Wenn die beiden Ärzte nicht übereinstimmen, wird ein dritter hinzugezogen, um die Bilder zu begutachten. Während die Ärzte Zugang zu den medizinischen Akten der Patienten hatten, hatte das KI-Gerät nur die Mammografien, um seine Entscheidungen zu treffen. Trotz dieser Einschränkung erwies sich das KI-Modell als mindestens so gut wie zwei Ärzte bei der Diagnose von Brustkrebs. Tatsächlich war das Modell besser als ein einzelner Arzt bei der Erkennung von Brustkrebs. Bei einem Vergleich der falsch-positiven Raten zwischen dem KI-System und den Ärzten reduzierte das KI-System die falsch-positiven Raten um etwa 1,2 %. Laut den Ergebnissen des Forschungsberichts reduzierte das KI-System auch die falsch-negativen Raten (bei denen ein tatsächlich positives Krebsfall übersehen wird) um etwa 2,7 %.

Einer der Autoren des Papiers, der Direktor des Cancer Research UK Imperial Center, Ara Darzi, erklärte, dass das Forschungsteam nicht erwartet hatte, dass ihr System solche hochwertigen Ergebnisse liefern würde. Darzi ist jedoch begeistert von der Möglichkeit, die Produktivität und Genauigkeit bei der Krebsfrüherkennung zu verbessern.

Brustkrebs ist die zweithäufigste Krebsart bei Frauen, aber die Ergebnisse können dramatisch verbessert werden, wenn die Krankheit frühzeitig diagnostiziert wird. Das Problem ist, dass, wie die American Cancer Society angibt, selbst groß angelegte Screening-Programme etwa ein Fünftel der Fälle übersehen.

Aus diesem Grund hofft das Forschungsteam, dass ihr System verbessert werden kann und dass es sogar die besten Kliniker überbieten kann. Das Forschungsteam gab auch an, dass ihr Algorithmus möglicherweise den Mangel an Radiologen angehen könnte. Ein Bericht der Royal College of Radiologists ergab, dass es im Vereinigten Königreich bis 2023 einen Mangel von fast 2.000 Radiologen geben wird, wenn nichts unternommen wird, um die Situation zu verbessern.

Darzi räumt jedoch ein, dass das System derzeit noch nicht bereit ist, Menschen zu ersetzen und als sekundärer Interpret eingesetzt zu werden. KI-Tools im Gesundheitswesen scheitern oft daran, ihre anfänglichen Versprechen zu halten, aufgrund komplexer Faktoren, die nicht angemessen in der Ausbildung simuliert werden können. Eine große Einschränkung der Studie ist, dass alle Bilder von einem einzigen Mammografiesystem stammen und die Bilder nicht vielfältig sind. Laut QZ hatte das Forschungsteam keinen Zugang zu Details, die verwendet werden könnten, um die Vielfalt der Bilder in der Datenmenge zu bestimmen, und es ist daher nicht möglich zu wissen, ob das System immer noch hochgenau war, wenn es aufgefordert wurde, Röntgenbilder von Minderheiten zu untersuchen. Es gibt rassische Ungleichheiten bei der Diagnose von Brustkrebs in Großbritannien und den USA, wobei schwarze Frauen weniger wahrscheinlich Brustkrebs-Screenings im Vereinigten Königreich erhalten.

Google plant, Zeit aufzuwenden, um die Ungleichheit in den Daten zu beheben, auf denen das Modell trainiert wird, bevor es an Gesundheitspartner weitergegeben wird, mit dem Ziel, eine größere, vielfältigere Datenmenge zu erstellen. Das System muss auch in klinischen Studien getestet werden, bevor es in klinischen Umgebungen eingesetzt werden kann. Die Algorithmen, die von dem Forschungsteam entwickelt wurden, haben die Macht, die Gesundheitsergebnisse wirklich zu verbessern und Leben zu retten, aber nur, wenn sie sorgfältig und gründlich getestet werden.