KI-gestützte Radiologen führen Screenings durch, wie neue Studienergebnisse zeigen
Groß angelegte Studie in der Zeitschrift veröffentlichtThe Lancet Digital Health ist das erste Unternehmen, das die Wirksamkeit von KI in der Brustkrebsvorsorge direkt vergleicht, unabhängig davon, ob sie allein oder als lebender Assistent eingesetzt wird. Wissenschaftler hoffen, dass solche Systeme Krebsarten finden können, die herkömmliche Spezialisten übersehen. Dies wird dazu beitragen, die Zeit der Radiologen freizusetzen, damit sie mehr Patienten sehen können.
Diese Software wurde entwickelt vonVara ist ein Startup aus Deutschland, das auch die Studie leitete. Die KI des Unternehmens wird bereits in mehr als einem Viertel der Brustkrebs-Früherkennungszentren in Deutschland eingesetzt und wurde Anfang dieses Jahres in Krankenhäusern in Mexiko und Griechenland eingeführt.
Das Vara-Team mit der Unterstützung von Radiologen ausDas Universitätsklinikum Essen in Deutschland und das Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York testeten zwei Ansätze. Im ersten Fall wertet die KI selbstständig Mammogramme aus. In einem anderen Fall unterscheidet die KI automatisch zwischen Bildern, die ihrer Meinung nach normal aussehen, und solchen, die Anlass zur Sorge geben. Letztere schickt er an einen Radiologen, der sie überprüft, bevor er den AI-Score sieht. Der Algorithmus gibt dann eine Warnung aus, wenn er Krebs erkennt, obwohl der Arzt dies nicht getan hat.
Um das neuronale Netzwerk zu trainieren, stellte Vara zur VerfügungKI-Daten aus mehr als 367.000 Mammogrammen, einschließlich Notizen von Radiologen, ersten Beurteilungen und Informationen darüber, ob die Patientin Krebs hatte, um zu lernen, wie diese Bilder in eine von drei Kategorien eingeordnet werden können – „sichere Diagnose“, „unsichere Diagnose“, „genaue Diagnose“. " Krankheit". Die aus beiden Ansätzen gezogenen Schlussfolgerungen wurden dann mit den Entscheidungen verglichen, die echte Radiologen anhand von 82.851 Mammographien von Screening-Zentren trafen.
Wenn Algorithmen und Ärzte zusammenarbeitenwaren 3,6 % besser bei der Erkennung von Brustkrebs. Dieser Ansatz ermöglichte es uns, Bilder, die normal aussahen, automatisch beiseite zu legen. Durch diese intensive Rationalisierung können Radiologen entlastet werden.
wie KI verdächtige Bereiche in Bildern findet
Abnormale oder nicht offensichtliche ErgebnisseScans erfordern eine erneute Prüfung. Aber Radiologen, die Mammogramme untersuchen, übersehen einen von acht Krebsfällen. Müdigkeit, Überanstrengung und sogar die Tageszeit wirken sich darauf aus, wie gut Radiologen Tumore erkennen können, wenn sie Tausende von Bildern betrachten. Visuell subtile Anzeichen sind auch weniger alarmierend, und das dichte Brustgewebe, das hauptsächlich bei jüngeren Patientinnen auftritt, macht die Anzeichen von Krebs schwieriger zu erkennen.
Dieser Ansatz kann den Mangel an Radiologen verringern,insbesondere in Ländern, in denen auf eine Million Patienten ein Radiologe kommt. Selbst in den USA, die anteilig zehnmal mehr Radiologen haben als Indien, wird bis 2033 ein Mangel von 17.000 Spezialisten prognostiziert.
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