KI findet Krebs
Erklärbare künstliche Intelligenz erkennt Tumorgewebe nachprüfbar
An der Ruhr-Universität Bochum (RUB) entstehen KI-Anwendungen, die anhand von Aktivierungskarten zeigen, wo Krebs steckt. Diese Ergebnisse sind mit Gewebeproben experimentell nachweisbar.
Künstliche Intelligenz ermöglicht in der Radiologie mit ihren volldigitalisierten Aufnahmen erstaunliche Anwendungen. Diese geben dem behandelnden Arzt Hinweise oder bieten sogar eine zweite Meinung. Am Universitätsklinikum Essen sind KI-Systeme entstanden, die Aufnahmen aus dem Computertomografen (CT) oder dem Magnetresonanztomografen (MRT) klassifizieren. Eine dieser Anwendungen schätzt angesichts von Leberkrebs-Aufnahmen die Erfolgschancen einer Bestrahlungstherapie ein. Eine andere liest aus Aufnahmen von Gebärmutterhalskrebs ab, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Tumor wohl schon gestreut hat.
Andere KI-Systeme weisen auf das Vorhandensein von Tumoren in der Prostata oder in der Lunge hin. Allerdings ist bei einer komplexen KI, die mithilfe von Tausenden Beispielaufnahmen trainiert wurde, in aller Regel unklar, worauf sich ihre Klassifikationen stützen. Damit ist die Plausibilitätskontrolle nicht einfach. Bisher setzt man dafür oft auf eine grafische Hilfestellung. Verfahren der erklärbaren KI identifizieren die Bildbereiche, die für eine Klassifikation wie „Tumor in der Lunge“ ausschlaggebend gewesen sind. Erfahrene Mediziner erkennen daran, ob die KI die wesentlichen Hinweise und Gewebeveränderungen in einer Aufnahme beachtet hat. Es ist aber nicht gesagt, dass die grafische Plausibilitätsprüfung genau das Tumorgewebe markiert, auch andere Auswirkungen der Krebserkrankung können die KI-Entscheidung beeinflusst haben.