Künstliche Intelligenz kann Muster schneller, sensibler und verlässlicher erkennen als der menschliche Intellekt. Eine neue Studie zeigt, wie die Herz-Medizin davon profitieren kann.

In einer im Fachmagazin Nature publizierten Studie beschreiben Wissenschaftler zweier kalifornischer Universitäten in Kooperation mit dem medizinischen Lehrzentrum Beth Israel in Boston die überlegene Mustererkennung Künstlicher Intelligenz. Ihr KI-System kann Ultraschallaufnahmen des Herzens – sogenannte Echokardiogramme – besser lesen.

Die Aufgabe des KI-Systems war es nicht, anhand des Diagramms eine Diagnose über den Zustand des Herzens zu erstellen. Sie sollte im ersten Schritt nur korrekt erkennen, welchen Teil des Herzens das Echokardiogramm zeigt und aus welcher Perspektive.

Echokardiogramme sind schwierig zu lesen, da sie das Herz in ganz viele Schichten und Einzelaufnahmen zerlegen (siehe Titelbild). Das macht die korrekte Interpretation der Aufnahmen deutlich komplexer als beispielsweise die visuelle Diagnose von Tumorgewebe via KI-System.

KI-Erkennung schlägt das menschliche Gehirn

Nach dem Training ließen die Wissenschaftler das KI-System bei der Beurteilung von Echokardiogrammen gegen ausgebildete Herzspezialisten antreten. Das Ergebnis fiel deutlich zugunsten der Künstlichen Intelligenz aus.

Die KI konnte den Ansichtsbereich des Herzens bei einem Echokardiografie-Video mit einer Genauigkeit von 91,7 bis 97,8 Prozent korrekt bestimmen, abhängig von Quantität und Qualität des Ausgangsmaterials. Menschliche Ärzte brachten es bei den gleichen Aufnahmen auf eine Genauigkeit von 70,2 bis 83,5 Prozent.

Die Wissenschaftler legten bei ihrer Untersuchung besonderen Wert darauf, die Menge an Trainingsdaten gering zu halten. Sie trainierten für ihr Experiment ein auf Bildanalyse optimiertes künstliches neuronales Netz mit über 200.000 gekennzeichneten Echokardiogramm-Bildern des menschlichen Herzens von 267 Patienten. Sie wählten bewusst Bildmaterial aus verschiedenen Kliniken und von unterschiedlichen Patienten, um reale Bedingungen so gut wie möglich nachzustellen.

Für die Wissenschaftler der kalifornischen Universitäten ist das Ergebnis ihrer Untersuchung ein erster Schritt hin zu einer automatischen und verlässlicheren Diagnose von Herzerkrankungen mit Künstlicher Intelligenz – die aber noch viel mehr Forschung benötige.

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| Featured Image: Von Patrick J. Lynch, medical illustrator – Patrick J. Lynch, medical illustrator, CC BY 2.5, Link

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