Digital Health

Wie Künstliche Intelligenz bei der Diagnose hilft

Ein wichtiger Bereich in der Medizin ist derzeit die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI). Doch warum ist das Interesse daran so groß? Inga Bergen, Geschäftsführerin bei der Magnosco GmbH in Berlin, gibt Antworten darauf.

  • Künstliche Intelligenz in der Medizin

    Künstliche Intelligenz avanciert zum neuen Star in der Medizin.

  • Inga Bergen, Magnosco

    Neben ihrer Funktion als Geschäftsführerin bei dem Start-up Magnosco ist Inga Bergen aktuell Sprecherin des Beirats für Ethik und digitale Transformation bei der AOK Nordost. Außerdem ist sie Botschafterin für Health 4.0 im Gesundheitscluster Berlin-Brandenburg.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin birgt für Arzt und Patient gleichermaßen enormes Potential. Denn KI ermöglicht es, große Datenmengen in kurzer Zeit auszuwerten und zu analysieren. So werden beispielsweise frühzeitigere Diagnosen möglich und damit verbunden auch die schnellere Behandlung von Krankheiten.

In diesem Zusammenhang hat das Berliner Unternehmen Magnosco hat ein patentiertes Verfahren (Dermatofluoroskopie) zur Früherkennung von schwarzem Hautkrebs herausgebracht. Im Vergleich zum bisherigen Ansatz müsse der verdächtige Hautpartikel dabei nicht rausgeschnitten und eingeschickt werden. „Stattdessen kommt Infrarotlaserlicht zum Einsatz. Es regt das Hautpigment Melanin zum ‚Leuchten’ an, wodurch eine äußerlich bislang nicht sichtbare molekulare Struktur von Hautkrebs frühzeitig erkennbar wird“, erläutert Inga Bergen.

Frau Bergen, warum ist Künstliche Intelligenz gerade für die Krebserkennung interessant?
Inga Bergen:
Der KI-Einsatz kann helfen, Krebs schneller zu diagnostizieren. Für alle Krebsarten gilt: Je früher sie erkannt werden, desto besser sind die Heilungschancen. Bei der Diagnose von Krebs werden mitunter Verfahren eingesetzt, die durch den KI-Einsatz beschleunigt werden können. Ein Beispiel ist der Einsatz bildgebender Verfahren, wie MRT- und CT-Aufnahmen, anhand derer Radiologen ihre Diagnose stellen. KI, die sich optimal zur Bilderkennung und Bildanalyse eignet, kann hier bei der Auswertung helfen.

Ein anderes Anwendungsgebiet von KI liegt im Bereich Genomics, der Analyse von Erbinformation und Liquid-Biopsy-Diagnostik. Beides sind vielversprechende Diagnosemethoden, die bei der Früherkennung von Tumoren eingesetzt werden. Unter einer Liquid-Biopsy-Diagnostik versteht man die molekulare Analyse von Körperflüssigkeiten, insbesondere von Blut. Neben der physikalischen Blutanalyse wird für die Auswertung der DANN-Sequenzen bei beiden Verfahren ebenfalls auf KI zurückgegriffen. Zum einen, um in der DNA die veränderten Sequenzen zu entdecken, die auf Krebszellen hindeuten. Zum anderen, um damit Krebstherapien besser steuern zu können und Medikamente und Behandlungen spezifischer je Patient einzusetzen.

Wie funktioniert das? Wie weiß die Künstliche Intelligenz was Krebs ist und was nicht?
Bergen:
KI baut auf riesigen Datenmengen auf. Das richtige Anlernen und Setzen korrekter Bedingungen ist entscheidend für den Erfolg bei der Arbeit mit der KI. Zu Beginn wird die Künstliche Intelligenz trainiert, indem der Programmierer mit ihr Bilder und Proben analysiert, bei denen die Diagnose bekannt ist: das sogenannte überwachte Lernen. Damit wird der Ausgangsalgorithmus geschaffen und die Bedingung gesetzt, nach der die KI zunächst entscheidet und auf deren Basis sie weiter dazulernt.

Wie weit ist der Einsatz von KI bei der Krebserkennung aktuell?
Bergen:
Zum größten Teil befinden sich KI-Programme noch im Forschungsstadium. Es gibt aber auch bereits vereinzelt Unternehmen, die KI bei der Krebsdiagnostik anwenden.

Dazu zählt beispielsweise das chinesische Start-up Infervision. Das Unternehmen arbeitet mit mehreren chinesischen Klinken daran, Lungenkrebs mittels KI-Einsatz schneller zu diagnostizieren. Lungenkrebs ist in China aufgrund der hohen Luftverschmutzung eine der Haupttodesursachen. Gleichzeitig gibt es zu wenig Fachärzte und Radiologen, weshalb ein unterstützendes Verfahren bei der Krebserkennung hier sehr helfen kann. Infervision verwendet bei seiner Methode Deep Learning. Dabei lernt der Algorithmus mit jedem zu analysierenden CT-Bild oder Röntgenbild dazu und verbessert seine Fähigkeiten bei der Erkennung von Krebszellen im Lungengewebe. Ziel des Start-ups ist es, den Arzt zu unterstützen, indem die KI die gesunden Bilder aussortiert und der Arzt mehr Zeit für die Befundung der Bilder hat.

Inwieweit arbeiten Sie in der Krebserkennung?
Bergen:
Unser Fokus liegt auf der Früherkennung von schwarzem Hautkrebs. Das von uns entwickelte Medizingerät, das Magnosco DermaFC regt durch einen Infrarotlaser Melanin in der Haut an, das fluoresziert. Diese Fluoreszenzsignale zeigen eine Rotverschiebung, wenn es sich um ein Melanom handelt. Als Form der KI werden hier neuronale Netze eingesetzt. Diese analysieren die Fluoreszenzsignale des Lasers, bewerten sie und sprechen daraufhin diagnostische Empfehlungen für oder gegen die Entfernung der Läsion aus.

Werden Künstliche Intelligenzen unsere neuen Ärzte?
Bergen:
Nein. Der Einsatz von KI in der Medizin hat eine unterstuützende Funktion. Sie soll Ärzte und medizinisches Fachpersonal bei Analysen und Auswertungen entlasten. Die intelligenten Programme können Analyseaufgaben schneller bei gleicher oder sogar besserer Qualität und Genauigkeit schneller erledigen. Abläufe werden dadurch beschleunigt und komplexe Recherchen in Sekunden erledigt. Ein klarer Vorteil ist neben der Zeitersparnis, dass die KI neben der Erstdiagnose eine Zweimeinung für den Arzt liefert. Das kann bei Brust- und Hautkrebs beispielsweise helfen, unnötige Eingriffe zu vermeiden. Ich bin daher sicher, dass in den kommenden Jahren KI die medizinische Diagnostik durchdringen und die Krebsdiagnostik grundlegend verändern wird.

Bildquellen: Thinkstock/iStock, Magnosco

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