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KI bei der Bundeswehr und der BWI | DEEP MINDS #16

Eine neue KI-Software des Massachusetts Institute of Technology (MIT) erkennt erste Anzeichen für Brustkrebs bis zu fünf Jahre im Voraus.

Die Bild-KI analysiert Mammografien und sucht darauf nach Anzeichen für Brustkrebs. Trainiert wurde sie mit den Daten von über 60.000 Patientinnen. Die Trainingsdaten bestanden aus etwa 90.000 Mammografien und den dazugehörigen Diagnosen.

Dank dieses umfangreichen Trainings kann die KI verdächtige Muster erkennen, die für menschliche Ärzte schwer bis unmöglich zu entdecken sind. Da die Mustererkennung schon früh angewandt werden kann, soll die KI entstehenden Brustkrebs bis zu fünf Jahre im Voraus markieren können.

Während Risikomodelle ohne KI-Statistik Faktoren wie Alter, Familienerkrankungen wie Brust- und Eierstockkrebs, hormonelle Faktoren oder Brustdichte als Risikofaktoren betrachten, lernte die KI ihre Diagnosefähigkeit ausschließlich direkt aus Mammografien anhand realer Fälle.

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Im Ergebnis ist die Diagnose wesentlich genauer – insbesondere bei der Risikovorhersage. Bisherige Risikomodelle konnten 18 Prozent der Fälle vorhersagen, die KI erkannte dagegen 31 Prozent.

KI ermöglicht personalisierte Screening-Programme

Die KI könnte helfen, risikobasiert personalisierte Screening-Programme für Patientinnen zusammenzustellen. Die bisherige Screening-Strategie sei vor allem altersbasiert, sagt Harvard-Professorin Constance Lehman.

"Bisher hatten wir keine genauen Instrumente zur individuellen Risikobewertung", sagt Lehman. "Unsere Arbeit ist die erste, die zeigt, dass diese jetzt möglich ist."

Mit KI-Diagnose könnten Risikopatientinnen zuverlässiger entdeckt und besser betreut werden. Überraschende Brustkrebsdiagnosen könnten so bald der Vergangenheit angehören.

Krebs kennt keine Hautfarbe

Ein weiterer Vorteil der KI-Diagnose: Die MIT-KI behält ihre Genauigkeit bei weißen und Patientinnen mit dunkler Hautfarbe bei.

Empfehlung

Aktuelle Risikomodelle, die ohne KI auskommen, lassen in ihrer Diagnosefähigkeit bei Patientinnen mit dunkler Hautfarben nach, da sie mit Datensätzen von überwiegend weißen Patientinnen gebildet wurden.

Die erhöhte Genauigkeit ist vor allem deshalb wichtig, da Patientinnen mit dunkler Hautfarbe ein 42 Prozent höheres Risiko hätten, an Brustkrebs zu sterben – wohl auch aufgrund der Unterschiede beim Zugang zur Gesundheitsversorgung und damit mangelnder Früherkennung.

Titelbild: MIT, Quellen: MIT, Radiology

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Max ist leitender Redakteur bei THE DECODER. Als studierter Philosoph beschäftigt er sich mit dem Bewusstsein, KI und der Frage, ob Maschinen wirklich denken können oder nur so tun als ob.
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