Prostatakrebs erkennen: Künstliche Intelligenz so gut wie Radiologen

Künst­li­che Intel­li­genz kann Radio­lo­gen bei der Dia­gnos­tik von Pro­sta­ta­krebs unter­stüt­zen. Die digi­ta­len Assis­ten­ten schnei­den ähn­lich gut ab wie Ärz­te, wenn sie MRT-Bil­der aus­wer­ten sol­len. Von Ingrid Mül­ler

Die Künst­li­che Intel­li­genz (KI) ist in vie­len Berei­chen im Kom­men, auch in der Medi­zin. KI soll Ärz­ten bei der Früh­erken­nung von Krank­hei­ten wie Alz­hei­mer, Haut­krebs und Brust­krebs oder beim Aus­tüf­teln per­so­na­li­sier­ten Krebs­the­ra­pi­en hel­fen. Doch kann Künst­li­che Intel­li­genz schon heu­te mit den Adler­au­gen von Radio­lo­gen bei der Dia­gnos­tik von Pro­sta­ta­krebs mit­hal­ten? Ja, sagt ein For­scher­team vom Deut­schen Krebs­for­schungs­zen­trum (DKFZ) und der Uro­lo­gi­schen Uni­ver­si­täts­kli­nik Hei­del­berg. Die Künst­li­che Intel­li­genz sei bei der Beur­tei­lung von MRT-Bil­dern genau­so gut wie Radio­lo­gen. Ver­däch­ti­ge Gewe­be­be­rei­che, aus denen Ärz­te anschlie­ßend eine Gewe­be­pro­be (Biop­sie) ent­neh­men wür­den, iden­ti­fi­zier­te die KI mit ähn­lich hoher Sicher­heit.

Die Aus­wer­tung von MRT-Bil­dern der Pro­sta­ta ist auf­wän­dig, kom­plex und selbst für erfah­re­ne Strah­len­ex­per­ten mit­un­ter eine kniff­li­ge Ange­le­gen­heit. „Es besteht daher drin­gen­der Bedarf, die Effi­zi­enz bei der Inter­pre­ta­ti­on der Bil­der zu stei­gern“, sagt David Bone­kamp, Radio­lo­ge am Deut­schen Krebs­for­schungs­zen­trum. Die Künst­li­che Intel­li­genz sei jedoch kein Ersatz für den Arzt, son­dern unter­stüt­ze ihn viel­mehr bei sei­ner Arbeit.

Pro­sta­ta­krebs anhand von Künst­li­cher Intel­li­genz zu dia­gnos­ti­zie­ren, das ist ein klei­ner Schritt in die Zukunft.

Anwar R. Pad­ha­ni und Baris Turk­bey

Edi­to­ri­al „Radio­lo­gy“

MRT der Prostata – genauere Krebsdiagnostik ist möglich

In den letz­ten Jah­ren set­zen Radio­lo­gen die Magnet­re­so­nanz­to­mo­gra­fie (MRT oder Kern­spin­to­mo­gra­fie) immer häu­fi­ger ein, um Pro­sta­ta­krebs zu dia­gnos­ti­zie­ren. Das Ver­fah­ren arbei­tet mit star­ken Magnet­fel­dern und nimmt die Pro­sta­ta sowie umlie­gen­de Regio­nen „scheib­chen­wei­se“ auf. Radio­lo­gen erhal­ten anschlie­ßend Schnitt­bil­der, auf denen sie ver­däch­ti­ge Berei­che erken­nen kön­nen. Aus die­sen ent­neh­men sie Gewe­be­pro­ben (Pro­statabi­op­sie) und ein Patho­lo­ge ana­ly­siert die Zel­len anschlie­ßend im Labor. Unter dem Mikro­skop las­sen sich gut­ar­ti­ge Zel­len von Krebs­zel­len sehr genau unter­schei­den. So lässt sich die Dia­gno­se Pro­sta­ta­krebs mit Sicher­heit stel­len.

Die Magnet­re­so­nanz­to­mo­gra­fie hilft Ärz­ten zudem, jene Pati­en­ten her­aus­zu­fil­tern, deren Pro­sta­ta­krebs nicht kli­nisch bedeut­sam ist. Die­ser wächst nur lang­sam und wür­de den Män­nern vor­aus­sicht­lich zu Leb­zei­ten kei­ne Pro­ble­me berei­ten. Ärz­te müs­sen ihn daher nicht zwangs­läu­fig (sofort) behan­deln. Die­se Män­ner kön­nen sich eine unnö­ti­ge Biop­sie und Behand­lun­gen erspa­ren, die mit eini­gen Risi­ken und Neben­wir­kun­gen ver­knüpft sind.

Was sind Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning?
  • Künst­li­che Intel­li­genz heißt abge­kürzt auch KI (engl. arti­fi­ci­al intel­li­gence oder AI). Die KI ist ein Teil­ge­biet der Infor­ma­tik, das sich mit der Auto­ma­ti­sie­rung intel­li­gen­ten Ver­hal­tens und dem maschi­nel­len Ler­nen beschäf­tigt. Künst­li­che Intel­li­genz setzt Metho­den ein, durch die ein Com­pu­ter Auf­ga­ben lösen soll, die – wenn ein Mensch sie lösen wür­de – Intel­li­genz erfor­dern.
  • Deep Lear­ning ist eine spe­zi­el­le Metho­de der Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung und ein Teil­be­reich des maschi­nel­len Ler­nens. Es nutzt neu­ro­na­le Net­ze (künst­li­che Neu­ro­nen), ana­ly­siert gro­ße Daten­men­gen (Big Data) und spürt wie­der­keh­ren­de Mus­ter auf. Die Lern­me­tho­den ori­en­tie­ren sich an der Funk­ti­ons­wei­se des mensch­li­chen Gehirns. Auf der Basis vor­han­de­ner Infor­ma­tio­nen und des neu­ro­na­len Net­zes kann das Sys­tem das Erlern­te immer wie­der mit neu­en Inhal­ten ver­knüp­fen und dadurch erneut ler­nen. Das neu­ro­nal Netz gewinnt so die Fähig­keit, eige­ne Pro­gno­sen oder Ent­schei­dun­gen zu tref­fen.

Radiologen und Künstliche Intelligenz sind etwa gleich gut

Meh­re­re For­scher vom DKFZ ent­wi­ckel­ten das Ver­fah­ren, das auf einem künst­li­chen neu­ro­na­len Netz­werk basiert. Anhand unzäh­li­ger Bil­der lernt die Künst­li­che Intel­li­genz, anhand wel­cher Kri­te­ri­en sie ver­däch­ti­ge Ver­än­de­run­gen erken­nen kann. „Deep Lear­ning“ heißt die­ses Vor­ge­hen. Die­ses Netz­werk trai­nier­ten die For­scher zunächst mit Hil­fe von MRT-Auf­nah­men von 250 Pati­en­ten. Anschlie­ßend über­prüf­ten die For­scher das fer­ti­ge Modell in einer unab­hän­gi­gen Grup­pe von 62 Pati­en­ten. Die Bil­der die­ser Män­ner hat­te die Künst­li­che Intel­li­genz wäh­rend des Trai­nings noch nicht „gese­hen“.

Die Ergebnisse:
  • Die KI erkann­te kli­nisch auf­fäl­li­gen Pro­sta­ta­krebs zu 92 Pro­zent. Die Radio­lo­gen schnit­ten dage­gen etwas schlech­ter ab: Sie iden­ti­fi­zier­ten den Pro­sta­ta­krebs „nur“ bei 88 Pro­zent der Pati­en­ten.
  • Von jenen Män­nern, die tat­säch­lich krebs­frei waren oder deren Tumo­ren nicht als behand­lungs­be­dürf­tig gal­ten, iden­ti­fi­zier­te die Künst­li­che Intel­li­genz 47 Pro­zent kor­rekt. Hier hat­ten die Radio­lo­gen leicht die Nase vorn: Sie erkann­ten 50 Pro­zent die­ser Män­ner. Die Unter­schie­de waren jedoch sta­tis­tisch nicht signi­fi­kant.

Ver­däch­ti­ge Her­de, wel­che die KI erkannt hat­te, stimm­ten gut mit auf­fäl­li­gen Gewe­be­ver­än­de­run­gen über­ein, die auch die Radio­lo­gen gefun­den hat­ten. Die Wahr­schein­lich­keit für einen behand­lungs­be­dürf­ti­gen Pro­sta­ta­krebs stieg, wenn sowohl die Radio­lo­gen als auch die Künst­li­che Intel­li­genz einen Bereich gemein­sam als ver­däch­tig ein­ge­stuft hat­ten. „Die Ergeb­nis­se zei­gen uns, dass die Künst­li­che Intel­li­genz für die kli­ni­sche Dia­gnos­tik gro­ßes Poten­zi­al bereit­hält“, sagt Bone­kamp. In einem nächs­ten Schritt wol­len die For­scher ihr neu­ro­na­les Netz­werk wei­ter­ent­wi­ckeln und an mehr Pati­en­ten tes­ten.

Pro­sta­ta-MRT: „Tumor­wahr­schein­lich­keits­kar­te“ des neu­ro­na­len Netz­werks (in Far­be)

Künstliche Intelligenz als „digitaler Assistent“ für Radiologen

Auch in ande­ren Län­dern wie den USA tüf­teln For­scher an der Künst­li­chen Intel­li­genz zur Dia­gnos­tik von Pro­sta­ta­krebs. So ent­wi­ckel­ten Wis­sen­schaft­ler an der Uni­ver­si­ty of Cali­for­nia ein künst­li­ches neu­ro­na­les Netz­werk namens Focal­Net. Es hilft Ärz­ten dabei, Pro­sta­ta­krebs zu iden­ti­fi­zie­ren und sei­ne Aggres­si­vi­tät anhand von MRT-Bil­dern vor­her­zu­sa­gen. Die For­scher trai­nier­ten den Algo­rith­mus anhand von MRT-Bil­der von mehr als 400 Män­nern mit Pro­sta­ta­krebs.

Auch in die­ser US-Stu­die waren die Künst­li­che Intel­li­genz und erfah­re­ne Radio­lo­gen ver­gleich­bar erfolg­reich: In Test erziel­te die KI 80,5 Pro­zent Genau­ig­keit beim Lesen der MRT-Auf­nah­men. Die Radio­lo­gen mit min­des­tens zehn­jäh­ri­ger Erfah­rung lagen zu 83,9 Pro­zent rich­tig bei der Inter­pre­ta­ti­on der Bil­der. KI könn­te zukünf­tig Kos­ten spa­ren und weni­ger erfah­re­ne Radio­lo­gen bei der Dia­gnos­tik unter­stüt­zen, hof­fen die Autoren.

Schwarzer Hautkrebs: KI schlägt Dermatologen

Bei der Dia­gnos­tik von schwar­zem Haut­krebs schnitt die Künst­li­che Intel­li­genz sogar schon bes­ser ab als die Haut­ärz­te. In einer Stu­die des Deut­schen Krebs­for­schungs­zen­trums (DKFZ) und des Natio­na­len Cen­trums für Tumor­er­kran­kun­gen (NCT) in Hei­del­berg tra­ten 157 Der­ma­to­lo­gen aus zwölf Uni­ver­si­täts­kli­ni­ken in Deutsch­land gegen die Com­pu­ter an. Den eigens ent­wi­ckel­ten Algo­rith­mus hat­ten die Wis­sen­schaft­ler zuvor mit mehr als 12.000 ande­ren Bil­dern trai­niert. Die Ärz­te und der Algo­rith­mus soll­ten auf 100 Bil­der erken­nen, ob es sich um ein Mut­ter­mal oder um schwar­zen Haut­krebs han­del­te. Auf 20 Bil­der war ein gesi­cher­ter schwar­zer Haut­krebs (Mela­nom) zu sehen, auf 80 Auf­nah­men gut­ar­ti­ge Mut­ter­ma­le.

Nur sie­ben Der­ma­to­lo­gen schnit­ten bes­ser als der Algo­rith­mus ab. 14 erziel­ten gleich gute Ergeb­nis­se und 136 lie­fer­ten schlech­te­re Ergeb­nis­se. Meist erwies sich die Künst­li­che Intel­li­genz als prä­zi­ser bei der Beur­tei­lung der Haut­tu­mo­ren im Ver­gleich zu den Haut­ärz­ten. Dabei spiel­te es übri­gens kei­ne Rol­le, wel­che Posi­ti­on und Erfah­rung der Arzt hat­te. Ob Assis­tenz­ärz­te, Fach- und Ober­ärz­te oder Chef­arzt – die aller­meis­ten waren der Künst­li­chen Intel­li­genz unter­le­gen.

War­um es künst­li­che Intel­li­genz eigent­lich noch nicht gibt

Das Pro­blem mit den Pro­zes­sen maschi­nel­len Ler­nens ist, dass sie im Grun­de stroh­doof sind. Die zugrun­de lie­gen­den Tech­ni­ken stam­men aus den 1980er-Jah­ren. Der Grund für ihren heu­ti­gen Erfolg liegt nur dar­in, dass wir heu­te grö­ße­re Rechen­ka­pa­zi­tä­ten haben und mehr Daten. Wir wol­len aber wis­sen: Wie lässt sich zum einen das vie­le unsin­ni­ge Trai­ning ver­mei­den? Und vor allem: Wie kön­nen wir maschi­nel­les Ler­nen fle­xi­bler machen? Mehr dazu lesen Sie hier»»

Prof. Dr. Lau­renz Wis­kott

Lehr­stuhl Theo­rie Neu­ro­na­ler Sys­te­me der Ruhr-Uni­ver­si­tät Bochum

Quellen
  • Patrick Schelb, Simon Kohl, Jan Phil­ipp Rad­tke, Manu­el Wie­sen­farth, Phil­ipp Kickin­ge­re­der, Sebas­ti­an Bickel­haupt, Tris­tan Anselm Kuder, Albrecht Sten­zin­ger, Mar­kus Hohen­fell­ner, Heinz-Peter Schlem­mer, Klaus H. Mai­er-Hein und David Bone­kamp: Clas­si­fi­ca­ti­on of pro­sta­te can­cer on MRI: Deep lear­ning vs. cli­ni­cal PI-RADS assess­ment, Radio­lo­gy, 8.10.2019, DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2019190938
  • Anwar R. Pad­ha­ni , Baris Turk­bey: Detec­ting Pro­sta­te Can­cer with Deep Lear­ning for MRI: A Small Step For­ward, Edi­to­ri­al, Radio­lo­gy, 8.10.2019, https://doi.org/10.1148/radiol.2019192012
  • Rui­ming Cao, Dr. Ste­ven Raman and Kyung Sung: Arti­fi­ci­al intel­li­gence per­forms as well as expe­ri­en­ced radio­lo­gists in detec­ting pro­sta­te can­cer, press release Uni­ver­si­ty of Cali­for­nia, http://newsroom.ucla.edu/releases/artificial-intelligence-radiologists-detecting-prostate-cancer
  • Deut­sches Krebs­for­schungs­zen­trum (DKFZ), https://www.nct-heidelberg.de/fuer-patienten/aktuelles/details/kuenstliche-intelligenz-schlaegt-hautaerzte-bei-der-diagnose-von-schwarzem-hautkrebs.html, 11. April 2019
  • Ruhr-Uni­ver­si­tät Bochum (RUB): War­um es künst­li­che Intel­li­genz eigent­lich noch nicht gibt, Pres­se­mit­tei­lung, 24.10.2019, https://idw-online.de/de/news?print=1&id=725828 und https://news.rub.de/wissenschaft/2019–10-24-neuroinformatik-warum-es-kuenstliche-intelligenz-eigentlich-noch-nicht-gibt

Datum: 24.10.2019

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