Wird AI Teil Ihres Gesundheitspflegeteams sein?

(Gesundheit Video July 2018).

Von Amy Norton HealthDay Reporter

DIENSTAG, 12. Dezember 2017 (HealthDay News) - Künstliche Intelligenz spielt in vielen Bereichen des Lebens eine größere Rolle , mit Forschung, die darauf hindeutet, dass es sogar Ärzten helfen kann, Krankheit zu diagnostizieren.

Eine neue Studie legt nahe, dass künstliche Intelligenz (KI) eines Tages Brustkrebs entdecken könnte, der sich auf die Lymphknoten ausgebreitet hat.

Forscher fanden heraus, dass mehrere Computeralgorithmen eine Gruppe von Pathologen bei der Analyse von Lymphgewebe von Brustkrebspatientinnen übertrafen.

Die Technologie war besonders beim Auffangen kleiner Cluster von Tumorzellen - Mikrometastasen genannt - besser geeignet.

"Mikrometastasen können bei der Routineuntersuchung durch Pathologen leicht übersehen werden", sagte der leitende Forscher Babak Ehteshami Bejnordi vom Medizinischen Zentrum der Radboud Universität in den Niederlanden.

Aber die Algorithmen "funktionieren sehr gut beim Erkennen dieser Anomalien", sagte er.

"Ich denke, das ist aufregend und wird wahrscheinlich das Schlüsselelement für die Verbesserung der Effizienz und Qualität der Diagnose von Pathologen sein", sagte Bejnordi.

Klinische Pathologen untersuchen Körpergewebeproben, um Krankheiten zu diagnostizieren und zu beurteilen, wie ernst oder fortgeschritten sie sind.

Es ist mühsame Arbeit - und die Hoffnung, sagte Bejnordi, ist, dass künstliche Intelligenz Pathologen helfen kann, effizienter und genauer zu werden.

Die Studie befasst sich mit der Idee, künstliche Intelligenz zur Verbesserung der medizinischen Diagnose einzusetzen.

Die meisten Algorithmen in der Studie waren "deep learning" -basiert, wobei das Computersystem im Wesentlichen die neuronalen Netzwerke des Gehirns nachahmt.

"Um das System zu bauen", erklärte Bejnordi, "wird der Deep Learning-Algorithmus einem großen Datensatz beschrifteter Bilder ausgesetzt, und er lernt selbst, relevante Objekte zu identifizieren. "

Dr. Jeffrey Golden ist Pathologe am Brigham and Women's Hospital in Boston. Er stimmte zu, dass künstliche Intelligenz verspricht, "Pathologen effizienter zu machen. "Aber es gibt eine Menge Arbeit, die getan werden muss, bevor das Realität ist", sagte Golden, der einen Leitartikel mit den Ergebnissen veröffentlichte.

Die Studie hat ihre Grenzen, sagte er. Der Computer-gegen-Mensch-Test war nur eine Simulationsübung - und spiegelt nicht wirklich die Bedingungen wider, unter denen klinische Pathologen arbeiten.

So ist es nicht wirklich klar, wie die Algorithmen gegen Pathologen am Arbeitsplatz verglichen werden, sagte Golden.

Außerdem werde es praktische Hindernisse geben, fügte er hinzu.

An diesem Punkt beginnt das Feld der Pathologie erst, digitale Technologie zu benutzen, erklärte Golden.

Das ist der Schlüssel, denn für jeden Computeralgorithmus müssen digitale Bilder von zu analysierenden Gewebeproben vorliegen.

Kosten und Ausbildung - Pathologen in der Anwendung der Technologie - sind andere Probleme, betonte Gold.

Vorerst scheint eines sicher zu sein: "Künstliche Intelligenz wird niemals den Pathologen ersetzen", sagte Golden. "Aber es kann ihre Effizienz verbessern. "

Die Studie testete 32 Computeralgorithmen, die von verschiedenen Forschungsteams für einen internationalen Wettbewerb entwickelt wurden. Die Herausforderung bestand darin, Algorithmen zu entwickeln, die die Ausbreitung von Brusttumorzellen in nahe gelegenen Lymphknoten nachweisen können, was für die Einschätzung der Prognose einer Frau wichtig ist.

Die Algorithmen wurden gegen die Leistung von 11 Pathologen getestet, die unabhängig voneinander 129 digitalisierte Bilder von Patientenlymphknoten analysierten. Die Ärzte erhielten ein Zeitlimit, um die Aufgabe zu erfüllen.

In einem separaten Test wurden die Algorithmen gegen einen Pathologen getestet, der frei von Zeitbeschränkungen war.

Es stellte sich heraus, dass einige Algorithmen die Pathologen überboten, die unter Zeitlimits waren. Insbesondere beim Nachweis von Mikrometastasen waren sie leistungsfähiger als Menschen.

Selbst der best-performing Pathologe verpasst 37 Prozent der Fälle, in denen das Lymphgewebe nur Mikrometastasen enthielt, die Studie gefunden.

Zehn Computeralgorithmen haben besser abgeschnitten.

Allerdings, so Golden, stünden die Pathologen vor Hindernissen, denen sie in der realen Welt nicht gegenüberstehen würden.

"Die Grenzen waren künstlich", sagte er. "Wir sind nie in einer Position, in der es eine Frist gibt. "

Und er stellte fest, dass der Computer nicht besser war als der Pathologe, der keinen Zeitdruck hatte.

Bejnordi räumte die Einschränkungen der Studie ein und sagte, dass die Technologie in der Praxis getestet werden muss. Aber im Allgemeinen sieht der Gesundheitsbereich zunehmend das Potenzial künstlicher Intelligenz.

"Wir befinden uns jetzt an einem Wendepunkt, an dem Computer bei bestimmten Aufgaben besser abschneiden als Ärzte", sagte Bejnordi.

In einer weiteren neuen Studie wurde ein Computeralgorithmus zur Diagnose von diabetesbedingten Augenschäden getestet.

In dieser Studie fanden Dr. Tien Yin

Wong von Singapore National

Eye Center und seine Kollegen heraus, dass der Algorithmus alle Fälle von sehbehindernder Schädigung der Netzhaut genau erfasst hat. Es gab auch 91 Prozent der Menschen, die keine schwere Retinopathie hatten, ein falsches Ergebnis.

Beide Studien wurden am 12. Dezember im

Journal der American Medical Association veröffentlicht. Weitere Informationen

Die Association of American Medical Colleges hat mehr über künstliche Intelligenz in der Medizin.

QUELLEN: Babak Ehteshami Bejnordi, M. S., Gruppe für diagnostische Bildanalyse, Universitätsklinikum Radboud, Nijmegen, Niederlande; Jeffrey Golden, M. D., Professor, Pathologie, Brigham und Women's Hospital, Harvard Medical School, Boston; 12. Dezember 2017,

Zeitschrift der American Medical Association , online

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Kategorie Von Medizinischen Fragen: Diagnostik

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