Krebserkennung im Computer

Eine junge US-Firma namens Enlitic hat ein Verfahren entwickelt, mit dem sich per Bilderkennung im Rechner medizinische Aufnahmen vorauswerten lassen, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe. Der Chef des Start-ups, Jeremy Howard, war zuvor als Forschungsleiter bei der Data-Mining-Firma Kaggle beschäftigt. Die Grundidee ist es, Gewebeverletzungen, Störungen des Organismus und Krankheiten zu erkennen, indem einem Algorithmus zunächst Hunderte von Röntgenbildern, Kernspinaufnahmen, Computertomographiescans und andere medizinische Darstellungen präsentiert werden.

Howard glaubt, dass eine Software mit "genügend Erfahrung" rechtzeitig Probleme erkennen kann, um sie dann in einer Bildaufnahme zu markieren und einem Arzt zur weiteren Untersuchung vorzulegen. Das soll vor allem Zeit sparen, denn Fachpersonal müsste nicht mehr alle Bilder von Hand begutachten.

Obwohl Bilderkennungsverfahren in den letzten Jahren schnell vorangekommen sind, werden sie in der Medizin nur relativ wenig verwendet. Enlitic will das nun ändern. Die Firma plant unter anderem, Computern anonymisierte Bilder von Krankheitsbildern wie Hirntumoren zu präsentieren. Danach könnten sie dann automatisch markiert werden.

Howard zufolge sehen die bildlichen Darstellungen vieler Krankheiten relativ gleichförmig aus, was den Lernprozess vereinfacht. Ein gelbes Taxi, das per Bilderkennung aus einem Videostrom herausgefischt werden soll, könne in allen möglichen Umgebungen auftauchen, während Winkel, Abbildungsposition und Farbe einer Röntgenaufnahme des Brustkorbs normalerweise ähnlich aussehen. Das macht es einfacher, kritische Unterschiede zwischen Bildern zu isolieren – etwa solche, die einen Tumor zeigen. Elitic begibt sich damit nicht auf ein vollständig neues Territorium. 2011 zeigten Forscher aus Stanford bereits, dass ein Computer mikroskopische Aufnahmen von Brustkrebs genauer analysieren kann als ein Mensch.

Mehr zum Thema in der Langfassung dieses Artikels:

• Krebserkennung im Computer

(bsc)