Ein neu entwickeltes künstliches Intelligenz-System zeigt Versprechen als eine Möglichkeit, Pathogen zu helfen, die Diagnose von Brustkrebs aus Bildern zu verbessern. In einem Test an einem wissenschaftlichen Treffen, erhöhte es die menschliche Genauigkeit von 96 auf 99,5 Prozent.

Peering in das Mikroskop, um durch Millionen von Zellen zu sehen, um nur einige Krebs zu erkennen, kann sehr arbeitsintensiv mit herkömmlichen Methoden sein. Das neue AI-System ist in der Lage, diese Aufgabe ganz gut zu lösen, fanden die Forscher.

Das System der künstlichen Intelligenz (AI) basiert auf einem tiefen Lernen, einem maschinellen Lernalgorithmus, der für eine Reihe von Anwendungen verwendet wird, einschließlich Spracherkennung und Bilderkennung ", erklärt Andrew Beck, Associate Professor für Pathologie an der Harvard Medical School Team, das das neue System bei Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) in Boston, MA entwickelt.

Prof. Beck und Kollegen zeigten das neue AI-System in einem Wettbewerb auf der Jahrestagung des Internationalen Symposiums für Biomedizinische Bildgebung (ISBI 2016) in Prag im April.

Er und seine Kollegen entwickeln AI-Methoden, die Computer ausbilden, um Pathologiebilder zu interpretieren, um die Genauigkeit der Diagnosen zu verbessern.

Der Ansatz, den sie verwenden, lehrt Computer, die komplexen Muster, die in solchen Bildern gesehen werden, zu interpretieren, indem sie "mehrschichtige künstliche neuronale Netze bauen", sagt Prof. Beck.

Der Prozeß wird angenommen, ähnlich zu sein wie das Lernen in den Schichten der Neuronen im Neokortex des Gehirns, der Region, in der das Denken auftritt, stattfindet.

Die Mannschaft setzte das neue AI-System auf die Prüfung auf der ISBI 2016 Sitzung, indem sie es zu untersuchen, Bilder von Lymphknoten zu entscheiden, ob sie zeigten Beweise für Brustkrebs.

"Echt intelligent"

Das Team begann mit dem Training des AI-Systems mit Hunderten von Trainingsrutschen, die von Pathologen gekennzeichnet wurden, um den Unterschied zwischen Krebs und normalen Zellen zu zeigen.

Sie haben dann Millionen von Trainingsbeispielen extrahiert und tiefes Lernen verwendet, um ein Modell zu bauen, um sie zu klassifizieren. Dies beinhaltete die Erkennung jedes Mal, wenn das AI-System es falsch gemacht und dann re-training es mit immer mehr der schwierigen Beispiele.

Der Test bei der Sitzung zeigte das AI-System auf eigene Faust richtig diagnostiziert das Vorhandensein von Krebs 92 Prozent der Zeit, nur 4 Punkte kurz vor der 96 Prozent Genauigkeit von einem menschlichen Pathologen erreicht.

"Aber das wirklich spannende Ding war, als wir die Analyse des Pathologen mit unserer automatisierten rechnerischen Diagnosemethode kombinierten, das Ergebnis verbesserte sich auf 99,5 Prozent Genauigkeit", bemerkt Prof. Beck. "Die Kombination dieser beiden Methoden ergab eine deutliche Reduzierung der Fehler."

Prof. Beck erklärt, dass Pionologen an der Verwendung digitalisierter Bilder und maschinelles Lernen arbeiten, um die Diagnose seit Jahrzehnten zu verbessern und zu beschleunigen, aber es sind nur die jüngsten Verbesserungen bei Scannen, Speichern, Verarbeiten und Algorithmen, die es ermöglichen, erhebliche Fortschritte zu erzielen.

Er sagt, dass die Ergebnisse im ISBI-Wettbewerb zeigen, dass das AI-System "echt intelligent" ist und wenn man es mit menschlicher Fähigkeit verbindet, wird es zu präziseren und klinisch wertvollen Diagnosen führen.

Einer der Wettkampforganisatoren, Dr. Jeroen van der Laak, der eine digitale Pathologiegruppe am Radboud University Medical Center in den Niederlanden leitet, sagt, dass die Ergebnisse deutlich zeigen, dass die AI die Art und Weise, wie Pathologen in der Zukunft Bilder nutzen, prägen wird.

Die Identifizierung der Anwesenheit oder Abwesenheit von metastasierendem Krebs in den Lymphknoten eines Patienten ist eine Routine und eine kritisch wichtige Aufgabe für Pathologen. In das Mikroskop zu blicken, um Millionen von normalen Zellen zu durchsuchen, um nur einige bösartige Zellen zu identifizieren, kann sich mit herkömmlichen Methoden als äußerst aufwendig erweisen. Wir dachten, das war eine Aufgabe, dass der Computer ganz gut sein könnte - und das war der Fall."

Prof. Andrew Beck

Das Team veröffentlicht einen technischen Bericht über das neue AI-System im Open Access ArXiv.org Repository.

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