Gut- oder bösartig?

Künstliche Intelligenz verbessert Krebsdiagnose

Künstliche Intelligenz kann Ärzten helfen, die Gefährlichkeit von Tumoren besser einzuschätzen, wie Forscher der Veterinärmedizinischen Uni Wien berichten. Sie entwickelten ein Computerprogramm mit „Hochleistungsalgorithmen“, mit dem Pathologen verlässlichere Krebsdiagnosen erstellen können. Es unterstützt sie demnach, maßgebliche Bereiche im Geschwür zu wählen und dort die Teilungsaktivität der potenziell bösartigen Zellen zu erfassen.

Die Forscher um Christof Bertram vom Institut für Pathologie der Vetmeduni Wien ließen 23 Pathologen Tumorproben von Hunden untersuchen. Sie zählten dabei die Anzahl der sich teilenden Zellen (Mitosezählung) in einem möglichst charakteristischen Geschwür-Bereich. „Die Mitosezählung ist ein wichtiger histologischer Parameter für die Bewertung von Tumoren“, schrieben sie in einer Aussendung am Donnerstag.

Damit könne man standardmäßig einschätzen, ob ein Geschwür gut- oder bösartig ist. Die Methode habe aber einen gravierenden Nachteil: „Abhängig von der untersuchenden Person unterscheiden sich die Ergebnisse.“ Dies könne zu einer falschen Beurteilung führen.

Zuverlässigere Diagnose durch KI
Mit „voller Computerunterstützung“, also wenn die Algorithmen das Untersuchungsgebiet in der Gewebeprobe aussuchen halfen und bei der Zählung mitwirkten, waren die Diagnosen deutlich verlässlicher und genauer, berichten die Wissenschaftler. Teilweise Unterstützung durch die Maschinenintelligenz (nur bei der Wahl des Areals) brachte geringere Verbesserungen.

„Die computergestützte Mitosezählung kann demnach eine wertvolle Methode in der routinemäßigen diagnostischen Tumorbewertung sein“, zeigte sich Bertram überzeugt. Sie würde helfen, für die einzelnen Patienten jeweils eine angemessene Therapie zu finden.