Ein Forscherteam der LMU, TU Berlin und Charité hat ein KI-Tool entwickelt, das seltene Krankheiten des Magen-Darm-Trakts zuverlässig erkennen kann. Bisherige KI-Modelle in der Medizin arbeiten meist nur zuverlässig bei häufigen Krankheitsbildern, da seltene Erkrankungen oft in den Trainingsdaten unterrepräsentiert sind. Dies führt dazu, dass KI-Modelle seltene Krankheiten häufig übersehen oder falsch klassifizieren, was eine große Herausforderung in der medizinischen Diagnostik darstellt.
Innovative Methode
Die Forscher haben dieses Problem durch eine innovative Anomalie-Erkennungsmethode gelöst. Ihr KI-Modell wird nur mit Daten häufiger Befunde trainiert und kann dadurch Abweichungen erkennen, die auf seltene Erkrankungen hinweisen, ohne dass es spezifisch auf diese seltenen Fälle vorbereitet wurde. Dadurch kann das Modell auch seltene Diagnosen stellen und die Arbeit von Pathologen entlasten.
Für die Entwicklung des Modells verwendeten die Forscher 17 Millionen mikroskopische Bilder aus über 5.400 Fällen. Die Mehrheit der Bilder zeigte häufige Diagnosen, wie chronische Gastritis, während die restlichen 10 Prozent des Datensatzes 56 seltene Krankheitsbilder, einschließlich verschiedener Krebsarten, beinhalteten. Mit hoher Genauigkeit erkannte das Modell ein breites Spektrum seltener Pathologien im Magen-Darm-Trakt. Die Identifikation von Anomalien wird dabei visuell durch sogenannte Heatmaps unterstützt, die betroffene Gewebebereiche farblich hervorheben.
Das neue KI-Tool soll die Diagnosezeit für Ärztinnen und Ärzte deutlich reduzieren, indem es häufige Erkrankungen automatisch erkennt und auf auffällige Befunde hinweist, was etwa ein Viertel bis ein Drittel der Fälle betrifft. Durch eine verlässliche Anomalie-Erkennung wird die KI zur wichtigen Unterstützung, indem sie die Priorisierung erleichtert und das Risiko für übersehene Diagnosen minimiert.
Langfristig könnte diese Technologie die diagnostische Sicherheit verbessern und das medizinische Personal entlasten. „Wir haben verschiedene technische Ansätze verglichen und unser bestes Modell hat ein breites Spektrum an selteneren Pathologien von Magen und Darm, einschließlich seltener primärer oder metastasierender Krebsarten, mit hoher Zuverlässigkeit erkannt. Das kann unseres Wissens kein anderes veröffentlichtes KI-Tool“, so Prof. Müller.
