Künstliche Systeme lernen aus Beispielen und können nach einer sogenannten Trainingsphase diese nachfolgend verallgemeinern – das ist „machine learning“ (maschinelles Lernen, ML). Diese Art der Künstlichen Intelligenz (KI) ist in aller Munde, seit der Chatbot ChatGPT Ende 2022 für die allgemeine Öffentlichkeit zugänglich wurde.
Es wird also nicht „auswendig gelernt“, sondern es werden in den Datensätzen Muster und Regelmäßigkeiten erkannt – also Generierung von Wissen aus Erfahrung. Mithilfe von selbstlernenden Algorithmen erfolgt die praktische Umsetzung. Mögliche Anwendungen in der Medizin gibt es viele.
Beim Krebskongress 2022 beschäftigte sich eine Session mit der Frage, wie künstliche Intelligenz die onkologische Versorgung unterstützen kann – darüber hatten wir hier schon berichtet (Link). Dabei ging es vor allem um die Beurteilung von diagnostischen und genomischen Daten, die dann im Tumorboard besprochen werden – etwa zur Frage Chemotherapie vs. Antihormontherapie.
Auch beim Mammografiescreening geht es um die Erkennung von Mustern. Ein immer wieder diskutiertes Thema sind hier die falsch-positiven Ergebnisse im Screening. Diese können für die Patientin zu seelischer Belastung sowie zu körperlichen Belastungen durch die daraus folgende invasive Diagnostik führen.
Eine Studie von 2022 hatte gezeigt, dass KI-gestützte Systeme das Potenzial haben, die Rate an Intervallkarzinomen im Mammografiescreening zu reduzieren (Link). Auch bei der Mammasonografie ist der Einsatz von KI längst Realität und betrifft derzeit hauptsächlich zwei Themengebiete: Detektion im Rahmen der automatisierten Sonografie (ABUS, „automated breast ultrasound“ oder ABVS „automated breast volume scan“). Dazu gehört auch eine erste Einschätzung der Dignität eines Befundes.
