Mit geschätzten 160.000 Todesfällen im Jahr 2018 ist Lungenkrebs die häufigste Ursache für den Krebstod in den USA¹. 2017 starben in Europa 275.500 Menschen an dieser Krankheit². Dabei ist die Früherkennung entscheidend um sowohl die Ausbreitung von Tumoren zu stoppen als auch die Ergebnisse der Patienten zu verbessern. Forscher der Northwestern University in Illinois und Google³ nutzen Künstliche Intelligenz, genauer gesagt einen Deep Learning Algorithmus, um CT Bilder zu analysieren. KI findet Lungenkrebs auf Computertomografien.
Die Lungenkrebsvorsorge mittels niedrig dosierter Computertomographie (CT) reduziert die Sterblichkeit nachweislich. Sie gilt als Alternative zur Thoraxröntgenaufnahme. Dieser Art der Vorsorge reduziert die Mortalität nachweislich um 20% bis 43%.

Es gibt jedoch noch Platz für Verbesserungen, da die Screening-Ergebnisse nicht immer genau sind. So gibt es tendenziell hohe Raten von Fehlannahmen, da z.B. bestimmte Stellen in der Lunge mit Malignomen (bösartige Tumore) verwechselt werden können, während andere als gutartig angesehen werden.
Der Deep Learning Algorithmus lernt anhand von 42.290 Beispielen von 15.000 Patienten
Um die Genauigkeit solcher Tests zu erhöhen, führten die Forscher eine Studie durch, in der sie einen Deep-Learning-Algorithmus trainierten, um Lungentumore in CT-Scans zu erkennen. Der Algorithmus lernt anhand von Beispielen. So trainierten Forscher das System, indem sie mehr als 42.000 CT-Scans von Patienten (sowohl aktuelle als auch historische Scans) einspielten. Diese CT-Scans stammten von 15.000 Patienten, deren Diagnosen bekannt waren. Einige von ihnen hatten bereits Lungenkrebs, andere nicht. Die Forscher sagten der KI aber nicht, wonach sie suchen sollte, sondern nur welche Patienten Krebs bekamen und welche nicht. Der Algorithmus wurde in 6716 Fällen mit bekannten Diagnosen getestet und erwies sich dabei als 94% genau. Die Autoren betonten, dass sich das System noch in der Pilotphase befindet, aber künftig es soll Radiologen helfen, Patienten besser zu diagnostizieren.
Auch Nichtraucher erleiden Schäden
Dass Rauchen Lungenkrebs fördert, ist bekannt. Zu den wichtigsten Faktoren für die Entwicklung von Lungenkrebs bei Nichtrauchern (4) gehören Passivrauchen, berufliche Krebserkrankungen und die Umweltverschmutzung.
Die Öffentlichkeit, Ärzte und politische Entscheidungsträger müssen sich alle dieser Beziehung bewusst sein – Mick Peake, MD, klinischer Direktor des Centre for Cancer Outcomes University College London
Auch wenn die aktuelle Software ist noch nicht für den klinischen Einsatz bereit ist, erhoffen sich die Forscher, Patienten in Zukunft besser behandeln zu können und glauben, dass Künstliche Intelligenz auch in der Medizin eine große Rolle spielen wird.
KI und Ärzte, Seite an Seite
Die Früherkennung von Krebs ist eine der wirksamsten Methoden, um das Überleben erkrankter Menschen zu sichern. Zudem ist die Entwicklung nicht-invasiver Technologien kostengünstiger. So wird die KI zum Partner der Ärzteschaft.
Welche AI Software wurde verwendet?
Die von Google entwickelte AI Software, die bei diesem Projekt zum Einsatz kommt, ist Open Source und somit für jedermann zugänglich.
Tensorflow: https://www.tensorflow.org
Tensorflow Estimator API: https://www.tensorflow.org/guide/estimators
Tensorflow Object Detection API: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
Quellangaben:
1. Ardila D, Kiraly A, Bharadwaj S, et al. End-to-End-Lungenkrebsvorsorge mit dreidimensionaler Tiefenlehre auf der niedrig dosierten Brust-Computertomographie[online veröffentlicht am 20. Mai 2019]. Nat Med. http://nature.com/articles/s41591-019-0447-x
3. Die Forschungsergebnisse wurden im Nature Medicine veröffentlicht.
4. Bhopal A, Peake MD, Gilligan D, Cosford P. Lungenkrebs bei Nichtrauchern: eine versteckte Krankheit [online veröffentlicht am 25. April 2019]. J R Soc Med. doi: 10.1177/0141076819843654.