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Deep learning for mammography: Improving accuracy and productivity in breast cancer diagnosis.

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Künstliche Intelligenz – beste Freundin einer Frau

Screeningprogramme zur Früherkennung von Brustkrebs können Menschenleben retten. Da aber immer weniger Fachkräfte für Radiologie zur Verfügung stehen, um die Mammografien auszuwerten, entwickelte das EU-Projekt MAMMO1 ein Softwareprogramm auf Basis künstlicher Intelligenz: Mia soll Mammografien auswerten und so dem Personalmangel entgegenwirken.

Gesundheit

In den letzten 30 Jahren wurden EU-weit etwa 440 000 Todesfälle durch Brustkrebs verhindert, u. a. durch genauere Vorsorge sowie frühzeitige Diagnose und Behandlung. So lautete die Schlussfolgerung in European cancer mortality predictions for the year 2019 with focus on breast cancer (Prognosen zur Krebssterblichkeit in Europa für 2019 mit dem Schwerpunkt Brustkrebs) aus „Annals of Oncology“, beruhend auf Angaben der Weltgesundheitsorganisation und Daten von Eurostat. Medizinische Dienstleister stehen jedoch unter Druck, da in einigen Ländern nicht mehr genug Fachkräfte für Brustradiologie arbeiten und sich andererseits durch die zunehmende Bevölkerungsalterung Erkrankungen bei älteren Frauen häufen. Hierfür entwickelte das EU-Projekt MAMMO1 die auf künstlicher Intelligenz basierende Software Mia, kurz für Mammography Intelligent Assessment, um Mammografien auszuwerten und den Personalmangel zu beheben. Mithilfe maschinellen Lernens (insbesondere Deep-Learning-Algorithmen) kann die Software Anzeichen für Krebserkrankungen erkennen und die Region anzeigen, die genauer untersucht werden muss. Während des viermonatigen Projekts erhielt der Softwareentwickler Kheiron Medical Technologies die CE-Zertifizierung und kann die Technologie nun EU-weit als unabhängigen Zweitleser für die Doppelbefundung anbieten. EU-Richtlinien zufolge sollte bei Brustkrebsvorsorgeuntersuchungen jede Mammografie von einer zweiten Radiologiefachkraft ausgewertet werden, idealerweise ohne gegenseitige Abstimmung. Diese bewährten Verfahren werden jedoch oft hinfällig, da keine Radiologen mehr zur Verfügung stehen, bedauert Projektkoordinator Dr. Hugh Harvey. „Mit Mia hätten Radiologen freie Hand für komplexere Aufgaben, MRTs, Biopsien oder das direkte Patientengespräch“, wie Dr. Harvey erläutert. Befürchtete Personalkrise In den neun Jahren seiner Tätigkeit als Radiologe wurde für Dr. Harvey der zunehmende Mangel an Fachkräften für Radiologie im Vereinigten Königreich immer deutlicher. Laut dem Arbeitskräftezählungsbericht Clinical Radiology UK Workforce Census Report des Royal College of Radiologists werden in den nächsten fünf Jahren 20 % der dortigen Fachkräfte für Brustradiologie in Rente gehen. Auszubildende, die die Lücke füllen, sind aber rar. „Im Vereinigten Königreich gibt es weniger Radiologen als vom Aussterben bedrohte Tiger im Urwald“, fügt Dr. Harvey hinzu. Dr. Harvey ist einer von drei Radiologen, die zusammen mit 20 technischen Fachleuten bei Kheiron an der Entwicklung und Erprobung von Mia arbeiten. Im Rahmen von MAMMO1 testeten sie Mia anhand von 2,8 Mio. bereits ausgewerteten Mammografien aus Kliniken im Vereinigten Königreich und Ungarn. Dabei schnitt Mia beim Auswerten der Mammografien hinsichtlich Sensitivität und Spezifität nicht schlechter ab als die Radiologen. Anders als beim normalen maschinellen Lernen muss der Computer beim Deep Learning (tiefgehendem Lernen) mit Mia nicht so programmiert werden, dass er explizit nach etwas sucht. Er lernt von selbst, ähnlich wie das schichtartig aufgebaute menschliche Gehirn. „Mit Deep Learning kann man sehr schnell ein Modell entwickeln, das subtile Hinweise auf Tumoren findet. Allerdings ist die benötigte Rechenleistung enorm. So kostet einer unserer Prozessoren 100 000 EUR“, sagt Dr. Harvey. Dies war einer der Gründe, warum die EU-Mittel zur Finanzierung gerade recht kamen. Derzeit führt die Forschergruppe große prospektive Studien durch, in denen Mia in Echtzeit mit Radiologiefachleuten zusammenarbeitet, und analysiert ein Preismodell, um die Untersuchung für Krankenhäuser pro Nutzung zu berechnen und damit erschwinglich zu gestalten. „Wir gehen davon aus, dass Frauen mit Mia EU-weit beim Screening die gleiche Behandlungsqualität bekommen, mit höchster Genauigkeit und schnellstmöglicher Befundung“, schließt Dr. Harvey.

Schlüsselbegriffe

MAMMO1, Mia, Brustkrebs, Mammografien, Personalkrise, Radiologinnen, Radiologen, Kheiron Medical Technologies

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