Künstliche Intelligenz kann bereits Netzhauterkrankungen diagnostizieren

Forscher der University of California im Cell Magazine präsentierten der Welt ihre bahnbrechende Lösung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Die von ihnen geschaffene Plattform kann Krankheiten im Zusammenhang mit der Degeneration der Netzhaut des Auges nicht nur erkennen, sondern auch diagnostizieren. Dies wurde unter anderem durch erreicht durch Ändern des Lernsystems des Computers.

Gegenwärtig können wir künstlicher Intelligenz in Bereichen wie dem Selbstparken eines Autos vertrauen, aber es ist bisher nicht üblich, sich in so komplexen Situationen wie medizinischen Diagnosen darauf zu verlassen. Wissenschaftler der University of California wollen dies ändern - die Plattform, die sie mithilfe künstlicher Intelligenz geschaffen haben, kann nicht nur die beiden beliebtesten Netzhauterkrankungen (Makuladegeneration und diabetisches Makulaödem) diagnostizieren und unterscheiden, sondern auch die Schwere der Erkrankung bewerten.

Der Schlüssel zu diesem Erfolg war die Veränderung der Art und Weise, wie KI lernt. Die Forscher verwendeten eine neue spezifische Art des maschinellen Lernens, das "Transferlernen". Das Phänomen des Transferlernens in der Medizin besteht darin, dass Sie Wissen von einem Krankheitsbereich in einen anderen übertragen können, wodurch die Genauigkeit der Diagnose erhöht und gleichzeitig die für das Lernen erforderliche Zeit verkürzt wird. Derzeit hat die Plattform bereits 200.000 absorbiert. CT-Scans der Netzhaut und innerhalb von 30 Sekunden können beurteilen, ob der Patient eine Behandlung benötigt. Die Wirksamkeit der Diagnose liegt bei etwa 95%, was die Autoren mit der Genauigkeit eines gut ausgebildeten Augenarztes vergleichen. Darüber hinaus wurde der Diagnoseprozess so transparent wie möglich gestaltet, sodass auch Patienten, die mit Technologie nicht vertraut sind, darauf vertrauen können. Der Computer zeigt fortlaufend an, welchen Bereich er betrachtet und auf welcher Grundlage er seine Diagnose stellt.

Die Verwendung des Transfer-Lernsystems ermöglicht es der kalifornischen künstlichen Intelligenz, Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit 90 Prozent zu diagnostizieren. genau zwischen viraler und bakterieller Lungenentzündung unterscheiden. Der nächste Plan der Schöpfer ist es, es auch in anderen Bereichen der Medizin zu verwenden, da ihnen zufolge jedes Mal, wenn die Datenbank erweitert wird, die Wirksamkeit der Diagnose zunimmt. Schließlich soll den Ärzten gezeigt werden, dass künstliche Intelligenz ein wertvolles Instrument zur Verbesserung der Arbeit ist und dass Patienten durch eine schnelle und genaue Diagnose durch einen Computer schneller die erforderliche Behandlung erhalten.