Künstliche Intelligenz macht‘s vor

Auszug

_ Auf künstliche Intelligenz und ausgefeilte Algorithmen aus dem Hause Google setzen Forscher der Stanford-Universität in Kalifornien, wenn es um die Diagnose des malignen Melanoms und von Hautkarzinomen geht. Sie haben ihr „deep convolutional neural network“ (CNN) an über 129.000 diagnostischen Aufnahmen geschult. Wie sie berichten, vermag ihr Bildauswertesystem ebenso sicher zwischen benignen und malignen Läsionen zu unterscheiden wie eine Gruppe erfahrener Ärzte, zusammengesetzt aus 21 Spezialisten [Esteva A et al. Nature 2017; 542: 115–8]. Welche Implikationen das für die medizinische Diagnose der Zukunft bringt, versucht ein begleitender Kommentar zu beantworten [Leachmann SA et al. Nature 2017; 542: 36–8]. Angesichts der überzeugenden Daten sprechen sich Melanomforscher dafür aus, derartige CNN-Systeme durch „Fehler-Fütterung“ noch verlässlicher und als Smartphone-taugliche Hardware weiterzuentwickeln. Sie betonen, dass Computer nicht sklavisch der ABCDE-Regel zu folgen haben, sondern von den Regeln üblicher diagnostischer Perzeption abweichen dürfen, um letztlich CNN-ureigene Diagnosekriterien zu etablieren. …