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DEEP MINDS #13: KI in Deutschland & Aleph Alpha

Die WHO empfiehlt Tuberkulose-Screenings per KI – und Google will die Technologie dafür liefern. Erste Probediagnosen verlaufen vielversprechend.

Die Tuberkulose (Tb oder Tbc) ist eine der weltweit häufigsten und tödlichsten Infektionskrankheiten: Jährlich erkranken etwa zehn Millionen Menschen vor allem in Ländern mit niedrigem bis mittlerem Einkommen. 2019 starben knapp 1,4 Millionen Menschen an der Erkrankung.

Eine frühe Diagnose erhöht die Heilungschancen, allerdings ähneln die Symptome anderen Atemwegserkrankungen. Kostengünstige bildgebende Verfahren wie Thorax-Röntgenaufnahmen können das Screening verbessern, allerdings fehlt mitunter ausgebildetes Personal, um die Bilder zu interpretieren.

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) empfiehlt daher in ihren Richtlinien zu Tuberkulose von 2021 den Einsatz von „Software-Programmen zur computergestützten Erkennung“ für Menschen ab 15 Jahren in Populationen, in denen Tuberkulose-Screenings durchgeführt werden sollten.

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Im Rahmen der diesjährigen I/O-Entwicklerkonferenz stellte Google nun ein KI-System vor, das diese Aufgabe übernehmen könnte.

KI-Screening erreicht Leistung menschlicher Radiologen

Laut Google erreichte die KI-Diagnose in einem Test falsch-negative und falsch-positive Erkennungsraten, die mit 14 Radiologen vergleichbar sind. Diese Genauigkeit gelte auch für die häufig untypischen Röntgenaufnahmen von HIV-positiven Patienten, die ein besonders hohes Risiko haben, an Tuberkulose zu erkranken.

Als Trainingsdaten dienten Aufnahmen von Patienten aus neun Ländern aus Afrika, Asien und Europa. Getestet wurde anhand von Aufnahmen aus fünf Ländern: China, Indien, USA, Sambia und Südafrika.

Das System gibt einen Wert für das Risiko einer Tuberkulose-Erkrankung aus, anstatt eine finale Diagnose zu stellen. Ab einem von der jeweiligen Klinik festgelegten Wert sollen dann weitere Tests durch menschliche Experten folgen.

Laut Google könnte der Einsatz des KI-Screenings als erster Schritt vor weiteren diagnostischen Tests bis zu 80 Prozent der Kosten pro entdecktem positiven Tuberkulose-Fall einsparen.

Empfehlung

WHO will Tuberkulose großflächig bekämpfen

Die neue Forschungsarbeit baut laut Google auf früheren Projekten auf, die gezeigt haben, dass KI häufige Lungenprobleme auf Thorax-Röntgenaufnahmen erkennen kann. Noch in diesem Jahr soll das Forschungsprojekt mit Partnern in Indien und Sambia erweitert werden.

Google möchte damit einen Beitrag zur „The End TB“-Strategie der WHO beitragen. Die möchte neue Fälle von Tuberkulose bis 2030 um 80 Prozent reduzieren, die Todeszahlen um 90 Prozent senken und die Armut von TB-betroffenen Familien beenden.

Der Kampf wird auch erschwert durch die weltweite Zunahme an multiresistenten und extensiv resistenten Tuberkulose-Bakterienstämmen. Die WHO schätzt, dass mittlerweile eine halbe Million Tuberkulose-Erkrankungen auf die Antibiotika-resistenten Keime fallen.

Quelle & Titelbild: Google

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Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
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