Die Vorhersage der Entwicklung von Tumorzellen ist eine – in vielerlei Hinsicht beispielhafte – Anwendung Künstlicher Intelligenz. Vor wenigen Tagen berichtete eine Arbeitsgruppe des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Boston, USA, von ihrem jüngsten Erfolg bei der frühzeitigen Brustkrebserkennung mit KI.
Lebewesen, betrachtet als Haufen unendlich kompliziert miteinander wechselwirkender Zellen, existieren über längere Zeit nur, wenn sich die einzelnen Zellen regelmäßig erneuern. Dafür müssen sich fast alle Zelltypen teilen. Dabei wird die Erbinformation der DNA kopiert, allerdings mit einer gewissen Fehlerrate. Je länger wir leben, desto mehr Zellteilungen haben wir hinter uns und damit eine aufsummierte Wahrscheinlichkeit für das Auftreten dysfunktionaler Zellen. Mit unserem Lebensalter steigt unser Tumorrisiko.
Dazu aber kommen noch andere Faktoren, z.B. der Hormonhaushalt oder Umwelteinflüsse wie etwa die Aufnahme schädlicher Substanzen und die – im Allgemeinen natürliche – radioaktive Strahlung. Wie alles zusammen hängt, ist unbekannt. Ein starker Raucher wie Altbundeskanzler Helmut Schmidt konnte fast 97 Jahre alt werden, während viele andere vorzeitig an Lungenkrebs sterben.
Feststellungen von Medizinern sind oft statistischer Natur. Warum ein bestimmter Prozentsatz an Individuen nicht auf Koffein reagiert, andere ein Medikament nicht vertragen und wieder andere früh an Krebs erkranken, wissen sie nicht. Kausale Zusammenhänge sind der Medizin nur ausnahmsweise bekannt.
Keine Kausalität, nur Statistik? Ein ideales Feld für die KI! Zumal bildgebende Verfahren wie Röntgen, Ultraschall, Computer Tomographie (CT), Kernspinresonanz (MRT/MRI) usw. in der Medizin immer mehr Raum einnehmen und Bildverarbeitung einen Großteil der KI ausmacht. Wichtig bei der Tumorerkennung auf Bildern sind möglichst frühzeitige und verlässliche Einschätzungen, um die Zahl psychisch belastender falsch-positiver Prognosen möglichst gering zu halten.
Adam Yala, Mitarbeiter des Computer Science & Artificial Intelligence Lab am MIT, verwendete zusammen mit einem internationalen Team in Schweden und in Taiwan über 260 000 Mammographien für das Anlernen einer KI zur Brustkrebsvorhersage. Ihre Bildverarbeitungs-KI, die die Gewebedichte aus verschiedenen Aufnahmewinkeln analysiert, kommt zusammen mit einem klassischen Algorithmus, der Faktoren wie Lebensalter und Hormonstatus einbezieht, bei einem Vorhersagehorizont von 5 Jahren auf über 40 % richtige Vorhersagen. Das ist deutlich besser bisherige Methoden mit Erfolgsraten von 20-30 %. [Adam Yala et al.: Toward robust mammography-based models for breast cancer risk, Science Translational Medicine, 27 Jan 2021].
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