KI-System könnte Brustkrebs genauer identifizieren als Radiologen

Foto: Website Google Health In Nature wurde eine Studie veröffentlicht, die die Früherkennung von Brustkrebs durch ein Screening-Programm mit der Beurteilung durch ein Künstliche Intelligenz (KI)-System vergleicht. Ein Kommentar in Nature beurteilt die Präzision des KI-Systems als beeindruckend. Es könne Radiologen zumindest unterstützen.

Verglichen wurden die von Radiologen durchgeführten Mammographie-Screenings in den USA und Großbritannien. In einer zweiten Stufe wurden die Fälle vom KI-System, das übrigens von Google Health entwickelt wurde, analysiert. Der von Google aufgesetzt Algorithmus reduzierte die Anzahl von falsch positiven Befunden um 5,7% in den USA und 1,2% in Großbritannien. Die Anzahl der falsch negativen Befunde verminderte sich um 9,4% (USA) und 2,7% (Großbritannien).

Die Studienautoren - im übrigen Mitarbeiter von Google Health in Palo Alto - kommen zu dem Ergebnis, dass das KI-System „die Entscheidungen der Radiologen, die die Mammographien ursprünglich durchführten genauso wie das Urteil von sechs radiologischen Experten, die 500 stichprobeweise ausgewählte Fälle in einer Studie bewerteten, übertraf. Trainiert wurde das KI-System anhand von Mammographien von etwa 30.000 Frauen.


Der Kommentar von Nature schränkt ein, dass die reale Welt komplizierter sein könnte, als das bisher von KI erfasst werde. So wurden unterschiedliche Mammographie-Technologien ausser Acht gelassen. Außerdem wird bezweifelt, dass die Datenmenge ausreicht, um wirklich zweifelsfreie Bewertungen zu generieren. Darüberhinaus geht der Kommentar davon aus, dass in spezifischen und komplexen Fällen Interpretationen von Radiologen notwendig sind. Und er deutet auf einige Probleme der Datensammlung hin: Datenschutz, Vertraulichkeit und Tiefe der Daten, Datenspeicherung und -nutzung.

Quelle: McKinney, S.M., Sieniek, M., Godbole, V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature 577, 89–94 (2020) doi:10.1038/s41586-019-1799-6; Foto: Google Health; PM 1-2020-2


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