Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz unterstützt Ärzte

SDA

23.6.2020 - 11:15

Ist eine Hautveränderung gut- oder bösartig? Künstliche Intelligenz kann unerfahrene Ärzte bei der Diagnose unterstützen und deren Trefferquote erhöhen. Allerdings nur um knapp 15 Prozent. Erfahrene Diagnostiker benötigen kaum KI. (Archivbild)
Ist eine Hautveränderung gut- oder bösartig? Künstliche Intelligenz kann unerfahrene Ärzte bei der Diagnose unterstützen und deren Trefferquote erhöhen. Allerdings nur um knapp 15 Prozent. Erfahrene Diagnostiker benötigen kaum KI. (Archivbild)
Source: Keystone/AP/DANIEL ROLAND

Ärzte, die bei der Diagnose von Hautveränderungen Künstliche Intelligenz (KI) beiziehen, haben eine leicht höhere Trefferquote als Kollegen ohne KI, nämlich 77 Prozent gegenüber 63,6. Vor allem unerfahrene Ärzte profitieren, während Dr. House wohl ohne KI auskommt.

Entscheiden Ärzte zusammen mit Systemen, welche Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, gemeinsam darüber, ob sich auf Bildern von Hautveränderungen Anzeichen von Krebs finden, gelangen sie im Schnitt zu besseren Diagnosen. Am meisten von dem KI-Kollegen profitieren gemäss einer Studie von Wiener Forschen wenig erfahrene Ärzte. Allerdings könne man der KI auch auf den Leim gehen, heisst es im Fachblatt «Nature Medicine».

Systeme, die anhand von einer Vielzahl an Bildern mehr oder weniger selbstständig lernen, das darauf abgebildete einzuordnen, werden mittlerweile in vielen Bereichen eingesetzt. Auch über die Anwendung dieser Spielart von KI im medizinischen Bereich wird seit einigen Jahren diskutiert. Einer der Bereiche, in dem man sich davon etwas erhofft, ist die Diagnostik anhand von bildgebenden Verfahren.

Ein internationales Team unter der Leitung der Universitätsklinik für Dermatologie und dem Institut für Medizinisches Informationsmanagement der Medizinischen Universität (MedUni) Wien hat nun untersucht, wie gut der Ansatz bei Verdacht auf Hautkrebs funktioniert.

Zu diesem Zweck legten die Forscher 302 Ärzten aus 41 Ländern, die in dem Bereich tätig sind, Bilder vor, die entweder gut- oder bösartige Hautveränderungen zeigten. Die Teilnehmer beurteilten das Gesehene dann jeweils ohne und mit KI-Unterstützung. Die KI lieferte Wahrscheinlichkeiten hinsichtlich aller mögliche Diagnosen, die sich aufgrund der Abbildung theoretisch treffen liessen. Ausserdem wählte das System Bilder mit gesicherten Diagnosen aus, die der jeweils vorliegenden ähnlich waren.

Insgesamt kamen so über 13'000 Entscheidungen zusammen. Es zeigte sich, dass die Rate der richtigen Diagnosen von 63,6 auf 77 Prozent anstieg, wenn die Ärzte von der KI die verschiedenen Wahrscheinlichkeiten zu allen Diagnosen angezeigt bekamen.

Erfahrenen Ärzten bringt KI nicht viel

«Interessanterweise profitierten weniger erfahrene Untersuchende mehr von der KI-Unterstützung als erfahrenere. Weniger erfahrene Untersucher vertrauten der KI auch eher als erfahrene. Letztere nahmen die Vorschläge der KI zur Änderung ihrer ursprünglichen Diagnose nur in jenen Fällen, in denen sie selbst unsicher waren», so die Studienautoren.

Dass die Zusammenarbeit aber auch Ergebnisse in die unerwünschte Richtung bringen könnte, zeigten die Wissenschaftler in einem weiteren Teil der Untersuchung. Hier liessen sie die KI bewusst falsche Diagnose-Empfehlungen ausgeben. Es zeigte sich, dass keine der Teilnehmer-Gruppen davor gefeit war, auf eine falsche Fährte gelockt zu werden. Das galt auch für ausgewiesene Experten auf dem Gebiet.

Der Assistenzarzt der Zukunft?

Die Forscher gehen davon aus, dass ihre Erkenntnisse zur Hautkrebs-Diagnose auch auf anderen Bereiche der Medizin übertragbar sind. Angesichts der Ergebnisse ihrer Untersuchung plädieren sie dafür solche KI-Systeme immer in Kooperation mit den Anwendern zu testen.

Für die Studienautoren werden einander menschliche und KI zukünftig «ergänzen und gemeinsam die Patientenversorgung verbessern. Nicht der Wettkampf, sondern die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI sollte in den Vordergrund rücken», meinen sie.

*Fachartikellink: https://doi.org/10.1038/s41591-020-0942-0

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