Marburger Forschende entwickeln ein transparentes KI-System f\u00fcr die Diagnostik von Lymphomen. Es erkennt Krebszellen und bewertet die Sicherheit ihrer Diagnose.
\nDie Diagnose bestimmter Blut- und Lymphdr\u00fcsenkrebserkrankungen k\u00f6nnte k\u00fcnftig einfacher und transparenter werden. Forschende der Philipps-Universit\u00e4t Marburg haben mit „FlowXAI“ ein neues KI-System entwickelt, das \u00c4rztinnen und \u00c4rzte bei der Einordnung von B-Zell-Lymphomen unterst\u00fctzt. Anders als viele bisherige Verfahren liefert die Anwendung nicht nur einen Diagnosevorschlag, sondern erkl\u00e4rt auch, welche Zellmerkmale daf\u00fcr ausschlaggebend waren und wie verl\u00e4sslich die Einsch\u00e4tzung ist.
\nDadurch k\u00f6nnen Medizinerinnen und Mediziner ihre Aufmerksamkeit gezielt auf schwierige oder unsichere F\u00e4lle richten, berichten die Forschenden um den Informatiker Prof. Dr. Michael Thrun und die Krebsmedizinerin PD Dr. Cornelia Brendel und PD Dr. J\u00f6rg Hoffmann. Die Forschenden ver\u00f6ffentlichen ihre Ergebnisse in der aktuellen Ausgabe des Fachmagazins „PLOS Medicine“.
\nDie Diagnostik von Krebs wird zunehmend durch gro\u00dfe und komplexe Datenmengen gepr\u00e4gt. Gerade bei seltenen Erkrankungen ist viel Erfahrung n\u00f6tig, um die oft hochdimensionalen Messdaten richtig zu interpretieren. Gleichzeitig stehen f\u00fcr solche Krankheitsbilder h\u00e4ufig nur wenige Trainingsdaten f\u00fcr moderne KI-Verfahren zur Verf\u00fcgung.
\nHinzu kommt, dass viele bisherige KI-Modelle ihre Entscheidungen nicht nachvollziehbar erkl\u00e4ren k\u00f6nnen. „F\u00fcr den klinischen Einsatz ist das problematisch, da \u00c4rztinnen und \u00c4rzte die Grundlage einer Empfehlung verstehen und bewerten m\u00fcssen“, berichtete Thrun. Die Marburger Forschenden verfolgen deshalb einen anderen Ansatz: Die sogenannte „k\u00fcnstliche Intelligenz“ soll medizinische Expertise gezielt erg\u00e4nzen, nicht ersetzen.
\nIm Mittelpunkt der Studie stehen sogenannte „B-Zell-Non-Hodgkin-Lymphome“. Diese Kategorie an Krebsformen betreffen bestimmte Zellen des Immunsystems und machen rund 90 Prozent der Erkrankungen mit Lymphdr\u00fcsenkrebs aus. Der Anteil an allen Krebsneuerkrankungen in Deutschland liegt bei rund vier Prozent.
\nDie Standarddiagnostik nutzt unter anderem die sogenannte „Durchflusszytometrie“ (Flow-Cytometry). Dabei werden Tausende einzelne Zellen einer Blutprobe analysiert und anhand ihrer biologischen Merkmale charakterisiert. Die entstehenden Datens\u00e4tze sind sehr umfangreich und ihre Auswertung erfordert spezielles Fachwissen.
\nF\u00fcr die Entwicklung und Bewertung von „FlowXAI“ nutzte das Forschungsteam Daten von rund 20.000 Blutproben. Die neue Methode erreichte eine mit modernen Deep-Learning-Systemen vergleichbare Genauigkeit und damit ein Leistungsniveau auf dem bislang nur menschliche Experten agierten, ben\u00f6tigte daf\u00fcr jedoch deutlich weniger Trainingsdaten. In einigen Analysen gen\u00fcgten bereits wenige Hundert gezielt ausgew\u00e4hlte F\u00e4lle, um Ergebnisse auf dem Niveau klinischer Expertinnen und Experten zu erzielen.
\nDie Forschenden sehen „FlowXAI“ als Entscheidungshilfe und Sparringspartner f\u00fcr \u00c4rztinnen und \u00c4rzte. Die medizinische Verantwortung bleibt weiterhin beim Menschen. Besonders wichtig ist dabei die F\u00e4higkeit des Systems zur Selbsteinsch\u00e4tzung: Es kennzeichnet F\u00e4lle als sicher, wahrscheinlich oder schwierig und macht damit transparent, wie sicher die AI-Bewertung auf der Basis der gelernten Datens\u00e4tze ist und wann zus\u00e4tzliche Expertise erforderlich ist.
\nEntstanden ist die Entwicklung in enger Zusammenarbeit von Informatik und Medizin. W\u00e4hrend die Mediziner*innen ihr diagnostisches Wissen einbringen, entwickeln die Informatiker*innen die Algorithmen und sorgen daf\u00fcr, dass deren Entscheidungen nachvollziehbar dargestellt werden. Ein erster Prototyp bildet bereits den gesamten Ablauf von der Analyse einer Probe bis zur \u00dcbermittlung einer begr\u00fcndeten Einsch\u00e4tzung ab. In den n\u00e4chsten Schritten soll das System unter realen klinischen Bedingungen und mit Daten aus verschiedenen Laboren weiter validiert werden. Langfristig k\u00f6nnte die Technologie in der Ausbildung, der Qualit\u00e4tssicherung und als Unterst\u00fctzung in spezialisierten Diagnostiklaboren zum Einsatz kommen.<\/p>\n
* pm: Philipps-Universit\u00e4t Marburg<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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