Samsung wertet Ultraschallbilder durch Künstliche Intelligenz aus

Samsung setzt mit Deep Learning eine Technik für Künstliche Intelligenz ein, um Ärzten bei der Auswertung von Ultraschallbildern insbesondere zur Brustkrebsdiagnose zu assistieren. Darüber informiert es in einer Aussendung. Zu den drei Kliniken, an denen die Technik derzeit getestet wird, zählt die Charité in Berlin.

Der Deep-Lerning-Algorithmus heißt S-Detect und wurde von Samsung Electronics entwickelt. Er nutzt Aufnahmen des Ultraschallgeräts RS80A der Medizintochter Samsung Medison, um die Größe eines Tumors zu bestimmen, herauszufinden, ob er gut- oder bösartig ist, aber auch die Art der aktuell vom Ultraschall erfassten Zellen zu bestimmen. Sein Bilderkennungsalgorithmus ermöglicht dabei eine präzise Diagnose.

Deep Learning ist eine Unterkategorie Maschinellen Lernens; Computer eignen sich dabei Wissen in einer Weise an, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. S-Detect wurde etwa mit 10.000 Ultraschallaufnahmen trainiert.

Im Test stimmten die Analysen von S-Detect „hochgradig“ mit den Ergebnissen der Biopsie überein, sagt Han Boo Kyung, Arzt am Samsung Medical Center. Man hoffe, so die Zahl der nötigen Biopsien reduzieren zu können und bösartige Tumore nur mit Ultraschall eindeutig zu identifizieren. Probeläufe finden außer an der Charité auch an der Mayo Clinic in den USA und dem Seoul National University Hospital in Südkorea statt.

Das Ultraschallgerät RS80A hat Samsung Medison parallel um eine andere Software namens S-Fusion erweitern können, die Ultraschallbilder in Echtzeit mit Computertomografien oder Magnetresonanztomografien korreliert. Dadurch könnten Bildabweichungen durch die Atmung des Patienten reduziert werden, heißt es. Das aktualisierte Medizingerät soll zunächst in Südkorea und EMEA kommerziell angeboten werden. Nach Abschluss des Zulassungsverfahrens will Samsung Medison es auch auf dem amerikanischen Kontinent, in China und Russland verkaufen.

Googles Abteilung für Künstliche Intelligenz (KI) namens DeepMind hat sich nach einem Sieg über den weltbesten Go-Spieler ebenfalls der praktischen Medizin zugewandt. Der Fokus liegt auf Nierenverletzungen, zu denen es zunächst mit einer App Daten sammelt, um Risikopatienten zu identifizieren. Noch steht aber nicht einmal fest, an welchem Punkt Maschinelles Lernen ansetzen soll. Im Apple-Ökosystem um ResearchKit und CareKit ist es hingegen Partner IBM, der die Aufbereitung und Auswertung übernimmt – und zwar im Rahmen seiner Cognitive-Computing-Einheit Watson.

[mit Material von Cho Mu-Hyun, ZDNet.com]