Der digitale Doktor hat den Durchblick
Über Künstliche Intelligenz wird bereits seit den 1950er Jahren geforscht, doch in den letzten Jahren wurden auf diesem Gebiet – vor allem aufgrund der technischen Entwicklungen im Bereich der Computer – gewaltige Fortschritte erzielt. Sind Radiologen bald überflüssig? (Medical Tribune 26/18)
Wir sollten aufhören, Radiologen auszubilden“: Diese Ansage von Prof. Dr. Geoffrey Hinton, Professor am Computer Science Department der Universität Toronto und Engineering Fellow bei Google, dessen „Google Brain Team“ er leitet, schlug vor zwei Jahren hohe Wellen. Künstliche Intelligenz sei dem Menschen bei der Interpretation von radiologischen Bildern bei Weitem überlegen, begründete Hinton, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Neuronalen Netzwerke, seinen Vorschlag. Spätestens seit dieser provokanten Aussage geht unter Radiologen die bange Frage um: Werden wir bald vom Computer abgelöst? Über Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits seit den 1950er Jahren geforscht, doch in den letzten Jahren wurden auf diesem Gebiet – vor allem aufgrund der technischen Entwicklungen im Bereich der Computer – gewaltige Fortschritte erzielt. Mithilfe von „Deep Learning“, das auf künstlichen Neuronalen Netzwerken basiert, können intelligente Computerprogramme in großen Datenmengen selbstständig Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen; oder sie erlernen es anhand vorgegebener Beispiele. Die Radiologie ist wie geschaffen für den Einsatz solcher Techniken, denn alle radiologischen Bilder – ob Röntgen-, CT- oder MRT-Bilder – liegen ja in digitaler Form vor.
Deep-Learning-System
„Künstliche Intelligenz wird die Radiologie tiefgreifend verändern“, ist Prof. Dr. Gram van Ginneken, Professor für Medizinische Bildanalyse am Radboud University Medical Center in Nijmegen (Niederlande), überzeugt. „Jede Art von Detektion oder Klassifikation, für die ein Mensch ein Sekunde braucht, kann genauso gut von einem Computer erledigt werden“, lautet sein Credo. Es sei zwar noch immer ein großer Aufwand, die notwendigen Datensammlungen zusammenzustellen und ein gutes Deep-Learning- System zu erarbeiten – „aber es kann getan werden“. Bereits jetzt ist der Computer dem Radiologen bei bestimmten Aufgaben ebenbürtig oder sogar überlegen – und zwar nicht nur in Forschungsprojekten, sondern in der klinischen Praxis.
Ein Beispiel ist die Bildsegmentierung, also die exakte Abgrenzung bestimmter anatomischer oder pathologischer Strukturen von ihrer Umgebung, zum Beispiel gesundes Hirngewebe von Tumorgewebe in Schädel-Magnetresonanztomographien oder einzelne Organe in Ganzkörper- Computertomographien. In den USA kommen beim Lungenkrebsscreening routinemäßig auf Künstlicher Intelligenz basierende Programme zum Einsatz, die auf CT-Bildern automatisch Knoten in der Lunge aufspüren, deren Form dreidimensional erfassen, deren Volumen genau bestimmen und gemäß dem Lung-RADS-System kategorisieren kann. Eine Software, die anhand von Röntgenbildern der Hand das Alter von Kindern und Jugendlichen bestimmt, funktioniert so akkurat, dass laut einer Umfrage die Hälfte der benutzenden Radiologen gar nicht mehr auf die Bilder schaut, sondern nur noch das Ergebnis des Programms zur Kenntnis nimmt.
In ärmeren Weltgegenden haben die Maschinen mangels Radiologen bereits wichtige Aufgaben übernommen. Nicht weniger als 24 Länder setzen auf eine intelligente Software, die Tuberkulose auf digitalen Röntgenbildern erkennt. Doch diese Entwicklung wird nicht auf ärmere Länder beschränkt bleiben, wie Prof. Dr. Michael Forsting, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie des Universitätsklinikums Essen, prophezeit: „In Ländern wie China wird es niemals genug Radiologen geben, um ein Mammographie- Screeningprogramm nach westlichem Muster zu etablieren.“ Da es mittlerweile intelligente Programme gebe, die mit 99-prozentiger Treffsicherheit Mammogramme richtig beurteilen können, sei es nur eine Frage der Zeit, bis der Computer dieses Feld erobert. „Ich habe keinen Zweifel daran: In einigen Jahren wird Brustkrebsscreening von intelligenten Programmen durchgeführt werden“, ist sich Forsting sicher. Zwar glaubt niemand wirklich, dass die Radiologen bald komplett überflüssig werden. Doch allen ist klar, dass sie so manche Aufgabe an den Computer abgeben werden. Dazu zählt Forsting MRT-Untersuchungen an Patienten mit Multipler Sklerose, bei denen die für diese Erkrankung typischen Plaques quantifiziert werden. „Ich habe das Zählen von Plaques ohnehin satt.“
KI als Werkzeug
Dasselbe gelte für Follow-up-Untersuchungen etwa bei Prostatakrebs oder Leberkrebs: „Die Größe von Karzinomen oder Metastasen mit der vorhergehenden Untersuchung zu vergleichen, wird in Zukunft von Computern und nicht mehr von Radiologen gemacht werden.“ „Künstliche Intelligenz wird nahtlos in den Arbeitsablauf der Radiologen integriert werden“, glaubt Prof. Dr. Marc Dewey, aufstrebender Radiologe am Institut für Radiologie der Berliner Charité, und prophezeit den „bionischen Radiologen“: „Der bionische Radiologe wird ein Radiologe sein, der die Ergebnisse der Algorithmen des maschinellen Lernens überwacht und sie mit anderen klinischen Daten für die endgültige Interpretation zusammenführt.“ Sein Chef stimmt ihm teilweise zu: „Künstliche Intelligenz wird die Radiologen nicht ersetzen, sondern ihnen als Werkzeug dienen. Sie wird uns vor allem Routine-Arbeiten abnehmen, die wir ohnehin nicht so gerne tun“, sagt Prof. Dr. Bernd Hamm, Leiter des Instituts für Radiologie der Charité, warnt aber vor übertriebenen Ängsten: „In Bewerbungsgesprächen fragen mich schon junge Assistenzärzte: Herr Professor, wird der Radiologe vom Computer abgelöst?“, ärgert er sich. Solche Befürchtungen hält er für „Quatsch“.
Vormarsch der Computer
Allerdings sollte der Vormarsch der Computer nicht auf die leichte Schulter genommen werden, wie Prof. Dr. Paul Suetens, Professor für medizinische Bildgebung und Bildverarbeitung an der Katholischen Universität in der belgischen Stadt Löwen, warnt: „Künstliche Intelligenz ist eine große Chance, wenn sie von den Radiologen als Unterstützung angenommen wird. Sie wird aber zur Bedrohung, wenn sie ignoriert wird – unter dem Motto: ,Ich habe keine Zeit, mich damit auseinanderzusetzen.‘ Dann nämlich werden die anderen Fächer einfach diese Technologie übernehmen.“ Dass ihnen auf diese Art Patienten abspenstig gemacht werden, dürfte aus der Sicht der Radiologen die größte Gefahr sein. „Wozu braucht man einen Radiologen wenn es auch ohne geht?“, fragt sich van Ginneken und erinnert an die Optische Köhärenztomographie (OCT). Dabei handelt es sich um ein im Grunde radiologisches Imaging-Verfahren, das aber von Augenärzten entwickelt wurde und auch ausschließlich von Augenärzten angewandt wird.
Intelligente Programme
„Mir ist nie ein Ophthalmologe untergekommen, der auf die Idee gekommen wäre, bei der OCT einen Radiologen beizuziehen“, sagt der Physiker. In diesem Sinn würden sich künftig beispielsweise die Pneumologen direkt intelligenter Programme zur Detektion von Läsionen auf CT-Bildern bedienen, ohne Umweg über einen Radiologen. Dann drohen die Radiologen tatsächlich überflüssig zu werden. Van Ginneken sieht das postiv: „Man darf nicht an die Radiologie oder an die Jobs für Radiologen denken, sondern an die Vorteile, die das für die Gesundheitsversorgung bringt.“