Apps sind die besseren Radiologen?

Das neue Jahr ist noch jung, hat aber schon die Medizinwelt aufgerüttelt: Google ist offenbar Radiologen überlegen, wenn es um die Erkennung von Brustkrebs geht. Die Befundung von Mammografien ist anstrengend, und es kann immer wieder zu Fehlern dabei kommen. Die künstliche Intelligenz des Konzerns aus Mountain View entwickelt selbst Diagnose-Strategien und überprüft diese ständig.

Google hat die Software an fast 29.000 Frauen getestet, die in den USA und in Großbritannien an der Brustkrebsfrüherkennung teilgenommen hatten. Die Ergebnisse waren beeindruckend, sie wurden in der renommierten Fachzeitschrift „Nature“ publiziert. Vor allem waren die „falsch-positiven Befunde“, also Fehlalarme, weit niedriger als bei konventionellen Untersuchungen durch Fachärzte.

Schon 2009 beschrieb der SPIEGEL das Problem der Fehlerquote bei Brustkrebs-Früherkennungsuntersuchungen und das damit verbundene Leid. Wenn 2000 Frauen zehn Jahre regelmäßig am Brustkrebs-Screening teilnehmen, hieß es da, sterbe am Ende eine Frau weniger an Brustkrebs. Was gut klingt, birgt aber ein Problem: Gleichzeitig erhielten 10 von den 2000 Frauen eine Brustkrebsbehandlung, obwohl sie gar keinen Brustkrebs hatten. Bei 200 der 2000 Frauen gibt es nämlich im Lauf von zehn Jahren mindestens einen Fehlalarm.

Arzt der Zukunft

Die künstliche Intelligenz arbeitet nun bei der „receiver operating characteristic“, also der Wahrscheinlichkeit eines Fehlers, um 11,5 Prozentpunkte besser als der Mensch. Das kann die Zahl der rechtzeitig erkannten Brustkrebserkrankungen steigern und die der unnötigen Biopsien von verdächtigem Gewebe senken.

Was heißt das für die Ärzte? Radiologen werden sich perspektivisch mehr und mehr auf die Interventionsradiologie konzentrieren müssen – also bildgesteuerte Eingriffe – wenn Software ihren Job besser macht als sie selbst. In Formenerkennung werden ausgeklügelte Algorithmen zukünftig immer häufiger überlegen sein, auch wenn es zur Abschaffung des klassischen Radiologen noch dauern dürfte. Der Facharzt wird immer dann ein Problem bekommen, wenn die Diagnose der Software genauer ist als die des menschlichen Behandlers.

Das dürfte auch in anderen medizinischen Fachgebieten der Fall sein und zur Frage führen, ob der Mediziner der Zukunft noch Arzt sein wird. Doch mindestens ein Problem bleibt, heißt es in einem „Nature„-Editorial zur aktuellen Veröffentlichung in Sachen Brustkrebs: Kann Software erklären, warum sie ein Bild verdächtig findet? Derzeit wohl eher nicht. Wenn kein Tumor in der anschließenden Biopsie gefunden wurde, muss das der künstlichen Intelligenz beigebracht werden, um diese Erkenntnis für zukünftige Diagnosen der Software einbeziehen zu können. Lernt das System nicht dazu, könnte es seine Genauigkeit schnell verlieren und der Mensch würde schließlich wieder besser arbeiten.