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Zeitfragen | Beitrag vom 16.07.2020

Künstliche Intelligenz in der MedizinKann KI den Krebs besiegen?

Von Gerrit Stratmann

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Grafische Darstellung wie weiße Blutzellen Krebszellen attackieren. (imago images/Science Photo Library)
Grafische Darstellung weißer Blutzellen, die Krebszellen attackieren. In der Pathologie soll Künstliche Intelligenz ihre Stärke ausspielen. (imago images/Science Photo Library)

Auch in der Medizin wird Künstliche Intelligenz immer wichtiger. So wird sie in Nordrhein-Westfalen bei der diagnostischen Beurteilung von Röntgenbildern und Gewebeproben genutzt. Brustkrebs könnte damit viel effektiver erkannt werden.

"Die letzten 20 Jahre waren wirklich revolutionär in der Onkologie, was sehr, sehr positiv ist für alle Patienten, weil einfach die Lebenserwartung ständig steigt. Zum andern macht es die Arbeit für die Pathologen, und natürlich auch für die Onkologen, um ein Vielfaches komplexer. Das heißt, auf lange Sicht brauchen wir einfach unterstützende Intelligenzen, eben nicht nur menschliche, sondern auch künstliche Intelligenzen."

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Martin Weihrauch war 22 Jahre als Arzt unter anderem am Uni-Klinikum in Köln tätig, bevor er vor acht Jahren seine eigene Firma gründete und eine praxistaugliche Software entwickelte, die in der Lage ist, mit hoher Zuverlässigkeit Brustkrebs in Gewebeproben zu erkennen. Und das in Sekundenschnelle. 

"Das muss im Prinzip funktionieren wie bei Aldi an der Kasse. Genau mit der Geschwindigkeit wird in der Pathologie tatsächlich gearbeitet, im übertragenen Sinne, damit man sich das vorstellen kann. Es ist unfassbar schnell, wie ein Pathologe arbeitet. Und in diesen ´Workflow` muss die KI reinpassen. Das heißt, diese Digitalisierung und die Darstellung und die KI muss einfach sich dem ´Workflow` des Pathologen anpassen. Es darf nicht so sein, dass sich nachher der Arzt den Computern anpassen muss."

Eine Software muss praxistauglich sein

Als Arzt kennt Martin Weihrauch den Zeitdruck, das Arbeitspensum in den Kliniken. Und er hat eine ziemlich genaue Vorstellung davon, wann eine Software die Abläufe eher behindert, statt sie bestmöglich zu unterstützen.

"Da ich selbst aus der Medizin komme und viel unter schlechter Software gelitten habe, möchte ich es hier besser machen. Unsere Software kommt auch glücklicherweise bei den Ärzten super an, weil ich es genauso entwickelt habe, wie ich es selbst als Arzt haben möchte. Ich möchte kein Handbuch vorlesen müssen lange, ich möchte mit nicht zu vielen Funktionen überfrachtet werden, und ich möchte, dass die Software mich nicht in der Arbeit bremst, sondern unterstützt. Und das haben wir, glaube ich, hier erreicht."

Seit ein paar Monaten wird die Software am Pathologischen Institut in Troisdorf eingesetzt. Hier muss sie ihre Alltagstauglichkeit beweisen.

"Histologisch erkennt man einen malignen, invasiven Tumor der Mamma mit fehlender Tubusbildung, Klammer auf, Score 3, Klammer zu."

Dr. Albert Perez untersucht und bewertet in seinem Büro jeden Tag Dutzende von Gewebeproben unter dem Mikroskop.

"Klinische Angaben: dringender Verdacht auf Mammakarzinom links bei 12 Uhr. Mikroskopie: So. Ist Krebs. So schnell geht das. Habe ich schon bestimmt."

Ein Objektträger mit einer Gewebeprobe liegt am 21.04.2014 in einem Labor der Pathologie an der Charité in Berlin zur Untersuchung auf krankhafte Veränderungen unter einem Mikroskop. (dpa/picture alliance/Franziska Gabbert)Arbeit wie am Fließband: Der Blick durch ein Mikroskop für eine Gewebeanalyse. (dpa/picture alliance/Franziska Gabbert)
Dem erfahrenen Pathologen reicht oft schon ein kurzer Blick, um auffällige Veränderungen in den Gewebeschnitten zu erkennen.

"Hier sieht man, dass das Gewebe eine ganz andere Struktur hat. Da wächst was diffus. Das stimmt alles nicht."

Für die weitere Behandlung ist oft entscheidend, wie das Verhältnis von kranken und gesunden Zellen aussieht. Sind zum Beispiel mehr oder weniger als zwei Prozent des Gewebes betroffen? Im Zweifelsfall muss der Arzt die gesunden und veränderten Zellen per Hand unter dem Mikroskop auszählen und das Verhältnis berechnen. Ein zeitraubender Prozess. Und ein Vorgang, den die von Martin Weihrauch entwickelte Künstliche Intelligenz sehr viel schneller erledigen kann.

"Ob das 1,7 Prozent oder 3 Prozent ist – das ist eine mühsame Arbeit, wenn man das korrekt machen möchte. Und das hier dauert zehn Sekunden. Das ist für mich wie ein Assistenzsystem beim Autofahren. Der bremst automatisch oder sagt mir, wo ich lang fahren muss. Aber ich habe immer die Kontrolle. Ich kann immer überprüfen, ob der Computer mir vernünftige Daten gibt. Und nicht nur eine Zahl, sondern ich sehe optisch, ob tatsächlich die Zellen Tumorzellen sind oder nicht."

Der Rechner als willkommene Assistenz

Eine Kamera überträgt das Bild der Gewebeprobe vom Mikroskop direkt auf seinen Monitor, wo Albert Perez es weiter bearbeiten kann.

"Ich markiere diese Region. Und ich sage: Start."

Auf Knopfdruck wird das Bild zu einem Server hochgeladen, auf dem eine leistungsfähige Hardware die Aufnahme analysiert. Die Software wurde mit Hilfe von Millionen Bildern auf die Erkennung bestimmter Krebszellen trainiert. Ihre Ergebnisse sind im Alltag mittlerweile genauso zuverlässig, wie der Blick des erfahrenen Arztes.

"Wenn es nicht so wäre, dann würde ich es gar nicht benutzen. Weil im Prinzip hängt Vieles davon ab, und es ist einfach wahnsinnig nervig, wenn ich ständig nachher irgendwas korrigieren muss und sage: Nee, am Ende brauche ich das nicht! Aber ich benutze es jeden Tag. Ich habe jetzt mittlerweile sehr viel Vertrauen. Dennoch checke ich immer nach, ob das alles okay ist oder nicht."

Seine eigene Stelle am Pathologischen Institut in Troisdorf sieht Albert Perez durch die Künstliche Intelligenz noch lange nicht gefährdet. Bis dahin benutzt Dr. Perez den Computer als willkommenes Assistenzsystem.

"Die intellektuelle Arbeit ist im Grunde die Diagnose des Tumors, also: Wie heißt der Tumor? Ob man den Tumor wiedererkennt in kleinen Lymphdrüsen, das ist nur Fleißarbeit. Man sucht einfach die gleichen Tumorzellen, die man schon diagnostiziert hat, woanders. Und diese Fleißarbeit kann man sich ersparen, wenn ein Computer die schon vormarkiert. Ich seh‘ da überhaupt kein Problem damit."

Wird sich KI als Hilfstechnologie durchsetzen?

Weltweit arbeiten Forscher in Firmen und Universitäten an selbstlernenden Maschinen, die automatisch bestimmte Merkmale von Krankheiten aufspüren sollen. In Aufnahmen vom Gehirn könnten sich Alzheimererkrankungen erkennen lassen, Jahre bevor die Krankheit ausbricht. Aus der Art wie jemand spricht, wie er Sätze bildet und welche Wörter er benutzt, könnte sich herauslesen lassen, wie anfällig die Person für psychische Erkrankungen ist.

Und für die Onkologie arbeiten Wissenschaftler an Systemen, die im Idealfall beliebige Tumorzellen erkennen, klassifizieren und unterscheiden können sollen. Noch sind solche Systeme Zukunftsmusik. Aber Künstliche Intelligenz wird sich auf breiter Front als Hilfstechnologie in der Medizin durchsetzen, ist sich Martin Weihrauch sicher. Insbesondere in den Bild basierten Fächern wie Radiologie, Dermatologie und Pathologie. Denn hier kann Künstliche Intelligenz ihre Stärke ausspielen: Das Wiedererkennen bestimmter Muster gilt als Königsdisziplin der Technologie.

"Es wird Mustererkennungen geben durch KI, die wir Menschen noch gar nicht kennen. Da ist noch viel mehr. Da ist wirklich ein Schatz zu heben. Das ist wirklich wie eine Goldmine, die wir noch gar nicht gesehen haben", sagt Martin Weihrauch.

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