KI-Forschung

Google-KI schlägt Radiologen bei Lungenkrebsdiagnose

Matthias Bastian
Die neue KI könnte insbesondere die Vorsorge bei Lungenkrebs verbessern.

Die neue KI könnte insbesondere die Vorsorge bei Lungenkrebs verbessern.

Als "aussichtsreichen Schritt" hin zur KI-Diagnose von Lungenkrebs bezeichnet Google die eigene Forschungsarbeit, die just im Fachjournal "Nature Medicine" veröffentlicht wurde.

Seit drei Jahrzehnten suchten Ärzte nach verlässlichen Methoden, um Risikopatienten für Lungenkrebs besser zu diagnostizieren, schreiben die Google-Forscher. "Radiologen müssen Hunderte 2D-Bilder eines einzelnen CT-Scans durchschauen und Krebs kann winzig und hart zu entdecken sein."

Die seit 2017 entwickelte Diagnose-KI für Lungenkrebs könne anhand eines durch Scans generierten 3D-Modells der Lunge das Krebsrisiko prognostizieren und selbst subtile boshafte Veränderungen in Lungenknötchen erkennen.

Außerdem berücksichtigt die KI bei ihrer Analyse anhand früherer Scans die Wachstumsraten auffälliger Knötchen, die ein möglicher Hinweis auf bösartigen Krebs sein können. Als Datengrundlage fürs KI-Training dienten rund 42.000 CT-Scans.

Präziser als Radiologen

Nach Vorabtests ließ Google die Diagnose-KI bei der Analyse von CT-Scans gegen sechs zugelassene Radiologen antreten.

Das Ergebnis: Die KI konnte in fünf Prozent der Testfälle Krebs entdecken, der den menschlichen Experten entging. Fälschlich diagnostizierter Krebs konnte um elf Prozent reduziert werden.

Bei einem unauffälligen Patienten ohne vorherige Krebserkrankung entdeckte die KI potenziellen Lungenkrebs, der zuvor als "normal" eingestuft wurde. Auf der Messskala AUC, mit der die Präzision von KI-Bilderkennung beziffert wird, erreicht die Diagnose-KI einen Wert von 94,4 Prozent.

Laut Google würden derzeit nur zwei bis vier Prozent der dazu berechtigten Patienten auf Lungenkrebs untersucht. Die Forschungsarbeit zeige das Potenzial von KI, sowohl die Präzision als auch die Konsistenz entsprechender Screenings zu optimieren, was das Screening-Angebot weltweit verbessern könne.

Im nächsten Schritt soll das Modell gemeinsam mit Kliniken im Diagnosealltag erprobt und validiert werden. Mögliche Partner können sich hier bewerben.

Quelle: Google, Titelbild: Google

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