{"id":450443,"date":"2023-06-22T12:00:00","date_gmt":"2023-06-22T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=450443"},"modified":"2023-06-22T12:00:00","modified_gmt":"2023-06-22T10:00:00","slug":"bahnbrechende-ki-software-glaenzt-bei-der-erkennung-von-brustkrebs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/bahnbrechende-ki-software-glaenzt-bei-der-erkennung-von-brustkrebs\/","title":{"rendered":"Bahnbrechende KI-Software gl\u00e4nzt bei der Erkennung von Brustkrebs"},"content":{"rendered":"\n<p>Eine mit Hilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) entwickelte Brustscreening-Technologie kann Anomalien erkennen, die mit den derzeitigen Screening-Verfahren \u00fcbersehen worden w\u00e4ren, schreibt die Universit\u00e4t Aberdeen in einer <a href=\"https:\/\/www.abdn.ac.uk\/news\/17096\/\">Pressemitteilung<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"io-block io-block__summary\"><ul><li>Die k\u00fcnstliche Intelligenz entdeckte Anomalien, die bei den derzeitigen Screening-Verfahren \u00fcbersehen worden w\u00e4ren;<\/li><li>Die Software erinnerte ein Drittel der Frauen, die zwischen den Screenings an Krebs erkrankten;<\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<p>Die bahnbrechende Arbeit der Universit\u00e4t Aberdeen, des NHS Grampian und von Kheiron Medical Technologies umfasste die Analyse von 220 Tausend Mammogrammen von mehr als 55 Tausend Personen, um festzustellen, wie gut ein KI-Tool Brustkrebs erkennen kann &#8211; von der Forschung bis zur klinischen Anwendung.<\/p>\n\n\n\n<p>Die von Kheiron Medical Technologies Ltd. entwickelte KI-Software mit dem Namen &#8220;Mia&#8221; wurde von einem Forschungsteam unter der Leitung von Professor Lesley Anderson, Lehrstuhl f\u00fcr Gesundheitsdatenwissenschaft an der Universit\u00e4t Aberdeen, im Rahmen des Programms Industrial Centre for Artificial Intelligence Research in Digital Diagnostics (iCAIRD) bewertet. Dr. Clarisse de Vries, Forscherin f\u00fcr radiologische Bildgebung an der Universit\u00e4t von Aberdeen, leitete die Datenanalyse.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Identifizierung \u00fcbersehener Krebsarten<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Analyse ergab, dass Mia potenziell \u00fcbersehene Krebsarten, so genannte Intervallkrebse, die zwischen den Vorsorgeuntersuchungen entdeckt werden, erfolgreich identifiziert hat. Das Team fand heraus, dass Mia vorgeschlagen h\u00e4tte, 34,1 Prozent der Frauen, die zwischen den Vorsorgeuntersuchungen an Krebs erkrankt waren, erneut zu untersuchen. Mit den derzeitigen Vorsorgeuntersuchungen blieben diese Krebsarten unentdeckt, bis die Frauen Symptome entwickelten.<\/p>\n\n\n\n<p>Dr. De Vries erkl\u00e4rt: &#8220;Derzeit pr\u00fcfen zwei Experten jedes Mammogramm und entscheiden, ob die Person zu weiteren Untersuchungen eingeladen werden sollte. Wenn sich die beiden Experten nicht einig sind, trifft ein dritter Experte die endg\u00fcltige Entscheidung. Wie ein menschlicher Experte kann Mia ein Screening-Mammogramm untersuchen und eine Meinung dar\u00fcber abgeben, ob die betreffende Person zu weiteren Untersuchungen eingeladen werden sollte.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8220;Wir haben gezeigt, dass die k\u00fcnstliche Intelligenz, sobald sie auf die lokale Umgebung abgestimmt ist, einen enormen Nutzen f\u00fcr Kliniker und vor allem f\u00fcr Menschen mit einem Krebsrisiko haben kann.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Verbesserung des Gesundheitswesens<\/h2>\n\n\n\n<p>Der beratende Radiologe Dr. Gerald Lip hat ma\u00dfgeblich dazu beigetragen, Mia in die klinische Praxis einzubinden: &#8220;Als Mia urspr\u00fcnglich auf die Daten von NHS Grampian angewandt wurde, war es zu empfindlich &#8211; es empfahl den R\u00fcckruf von Frauen f\u00fcr weitere Untersuchungen, obwohl dies vielleicht gar nicht n\u00f6tig gewesen w\u00e4re. Die Leistung von Mia verbesserte sich jedoch deutlich, als es an die \u00f6rtlichen Gegebenheiten und die Technologie angepasst wurde, so dass eine m\u00f6glichst geringe Anzahl von Frauen zur\u00fcckgerufen wurde und gleichzeitig eine hohe Krebsentdeckungsrate beibehalten wurde.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8220;Bisher war unklar, ob anderswo entwickelte KI-Tools in verschiedenen Umgebungen und Screening-Zentren eingesetzt werden k\u00f6nnen. Jetzt wissen wir, dass es Risiken birgt, ein anderswo entwickeltes KI-Tool einfach zu \u00fcbernehmen und vor Ort einzusetzen. Man muss das Tool zun\u00e4chst an den lokalen Daten testen, um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert&#8221;, so Lip.<\/p>\n\n\n\n<p>Professor Roger Staff, Leiter der Abteilung f\u00fcr Bildgebungsphysik bei NHS Grampian, f\u00fcgte hinzu: &#8220;Dies ist eine wichtige Studie, die die Schritte aufzeigt, die erforderlich sind, um diese Technologie in den Dienst zu stellen. Auch wenn die Ergebnisse darauf hindeuten, dass die Technologie nicht sofort einsatzbereit ist, birgt sie doch das Potenzial f\u00fcr erhebliche gesundheitliche und betriebliche Vorteile f\u00fcr den Dienst&#8221;.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine mit Hilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) entwickelte Brustscreening-Technologie kann Anomalien erkennen, die mit den derzeitigen Screening-Verfahren \u00fcbersehen worden w\u00e4ren, schreibt die Universit\u00e4t Aberdeen in einer Pressemitteilung. 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