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Künstliche Intelligenz könnte zu genaueren Brustkrebsdiagnosen führen

Die Analyse von Brustbiopsien kann selbst für sehr erfahrene Fachärzte eine unglaubliche Herausforderung darstellen.

Aber vielleicht ist bald Hilfe auf dem Weg:Ein Team der University of California, Los Angeles, hat ein künstliches Intelligenzsystem entwickelt, das helfen könnte, Biopsien genauer zu lesen.

„Medizinische Bilder von Brustbiopsien enthalten sehr viele komplexe Daten und ihre Interpretation kann sehr subjektiv sein“, sagte Dr. Joann Elmore. „Manchmal sind Ärzte nicht einmal mit ihrer vorherigen Diagnose einverstanden, wenn ihnen ein Jahr später derselbe Fall gezeigt wird.“

Das Team speiste 240 Brustbiopsiebilder in einen Computer ein und trainierte ihn unter der Aufsicht von drei erfahrenen Pathologen darauf, Muster zu erkennen, die mit verschiedenen Arten von Brustläsionen, von harmlos bis krebsartig, assoziiert sind.

Anschließend testeten sie das System, indem sie seine Messwerte mit einer Reihe von Diagnosen verglichen, die von 87 praktizierenden Pathologen erstellt wurden. Während das System bei der Unterscheidung von Krebs- und Nicht-Krebsfällen leicht unter den menschlichen Ärzten lag, übertraf es sie, wenn es darum ging, zwischen zwei schwer zu unterscheidenden Krebsarten zu unterscheiden:dem duktalen Carcinoma in situ (DCIS), einer nicht-invasiven Art von Brustkrebs und Brustatypie, eine Zellanomalie, die mit einem höheren Krebsrisiko verbunden ist.

„Diese Ergebnisse sind sehr ermutigend“, sagte Elmore. „Die Genauigkeit unter praktizierenden Pathologen in den USA ist gering, wenn es um die Diagnose von Atypie und Duktalkarzinom in situ geht, und der computerbasierte automatisierte Ansatz ist sehr vielversprechend.“

Die Forscher arbeiten nun daran, das System für die Diagnose von Melanomen zu trainieren.