Künstliche Intelligenz kann übersehene Lungentumoren erkennen

Künstliche Intelligenz verspricht besonders bei der schnellen und genauen Krebsdiagnose große Fortschritte. Der türkische Wissenschaftler Ulaş Bağcı und sein Team entwickelten ein KI-System, das kleine Lungentumoren mit einer Erfolgsrate von % 95 diagnostizierte. Bei den zum Vergleich herangezogenen Radiologen lag diese Rate nur bei % 65.

Die Untersuchung wurde von einem Team unter Leitung des türkischen Wissenschaftlers Ulaş Bağcı an der Universität Florida durchgeführt. Für die Entwicklung des Systems diente die Arbeitsweise des Gehirns als Vorbild. Dieses daran angelehnte KI-Modell heißt mehrschichtige künstliche neuronale Netze(convolutional neural network). Es ist zugleich als Methode des Deep Learning bekannt.

In der obigen Abbildungsehen Sie Definitionen und Unterschiede von 3 häufig verwendeten, eng verwandten neuen Informatikbegriffen: künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning.

Mithilfe mehrschichtiger künstlicher neuronaler Netze wurde dem System beigebracht, wonach es in Computertomografieaufnahmen (CT) suchen soll. Mehr als 1000 CT-Aufnahmen des amerikanischen Nationalen Forschungsinstituts und der Mayo Clinic wurden in die entwickelte Software eingegeben, damit der Computer Tumoren erkennt. Die Software diagnostizierte Tumoren mit einer Erfolgsrate von % 95.

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Was bedeutet diese Studie für uns?

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• Dieses System ähnelt stark der aus sozialen Medien vertrauten Gesichtserkennung, etwa wenn Facebook Personen auf Bildern anhand ihrer Gesichter erkennt und markiert. Die KI-Software mit einem Modell mehrschichtiger künstlicher neuronaler Netze versucht, durch die Untersuchung unterschiedlicher Lungen-CT-Aufnahmen Tumoren zu erkennen.
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