Montag, 15. August 2022
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Medizin
Wer ist erfolgreicher?

Humane Schwarmintelligenz vs. KI

Humane Schwarmintelligenz vs. KI
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Diagnosesysteme mit Künstlicher Intelligenz (KI) sind beim Erkennen und Klassifizieren verbreiteter und eindeutig ausgeprägter Hauterkrankungen häufig treffsicher. Sobald eine Hauterkrankung jedoch seltener oder aber in ungewöhnlichen Konstellationen auftritt, ist die KI der menschlichen Schwarmintelligenz (Mehrheitsvotum einer Gruppe von Dermatologinnen und Dermatologen) und auch den Ergebnissen einzelner Ärztinnen und Ärzte unterlegen. Das zeigt eine aktuell in der Fachzeitschrift JDDG veröffentlichte Studie. Die Deutsche Dermatologische Gesellschaft (DDG) sieht große Potenziale und Entlastungsmöglichkeiten durch KI-Systeme, betont aber die Notwendigkeit, das Training der Systeme zu verbessern.

Digitale Techniken und Telemedizin bieten sich bei der Dermatologie in besonderem Maße an

Die Dermatologie ist ein visuell geprägtes Fach. Die dermatologische Diagnostik fußt auf einer systematischen und sorgfältigen Untersuchung der gesamten Haut. Die verschiedensten optischen Techniken werden seit langem und erfolgreich eingesetzt, um Hautveränderungen zu deuten. „Noch stärker als bei anderen Fächern bietet sich in der Dermatologie die Nutzung digitaler Techniken und der Telemedizin insgesamt an, denn auf der Haut sind viele Veränderung gut sichtbar“, sagt Professor Dr. med. Michael Hertl, Präsident der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft (DDG) und Direktor der Klinik für Dermatologie und Allergologie am Universitätsklinikum Marburg. Die Künstliche Intelligenz sei für die Diagnostik dermatologischer Erkrankungen ein Gewinn, allerdings sei die Treffsicherheit stark davon abhängig, wie und mit welchen Informationen die KI trainiert wird. Nutzen und Vorteile von KI in der dermatologischen Diagnostik sind durch einige Studien dokumentiert. „KI-basierte Diagnosetools schnitten in Untersuchungen da besonders gut ab, wo es sich um häufige und eindeutige Erkrankungen handelte“, so Hertl.
 
 

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Neue KI-Technik: Erkennen von Pneumonien unter Wahrung der Privatsphäre

Erschienen am 21.06.2021Künstliche Intelligenz (KI) kann medizinisches Personal in der Diagnostik unterstützen. Sie zu trainieren erfordert allerdings den Zugriff auf ein schützenswertes Gut: medizinische Daten. Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat eine Technik entwickelt, die die Privatsphäre der Patienten beim Trainieren der Algorithmen schützt. Anwendung findet die Technik nun erstmals in einem Algorithmus, der in Röntgenbildern Pneumonien erkennt.

Erschienen am 21.06.2021undefined

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Hohe diagnostische Präzision durch neuronale Netzwerke in der Dermatologie

Im Zentrum der maschinellen Verarbeitung von medizinischen Bilddaten stehen faltende neuronale Netzwerke (CNN=Convolutional Neural Network), deren hochkomplexes Können antrainiert ist. CNNs können mit hoher Treffsicherheit bei klarer Fragestellung zwischen benigne und maligne unterscheiden und häufige sowie eindeutige Hauterkrankungen klassifizieren. „Die hohe diagnostische Präzision, die mit Hilfe von CNNs erreicht werden kann, führte bereits zu der aus unserer Sicht abwegigen Schlussfolgerung, die ärztliche diagnostische Expertise sei in Zukunft entbehrlich“, betont Professor Dr. med. Julia Welzel, Direktorin der Klinik für Dermatologie und Allergologie am Universitätsklinikum Augsburg, Medizincampus Süd und Generalsekretärin der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft (DDG). Nun zeigt eine aktuell im Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft (JDDG) veröffentlichte Studie, dass menschliche Intelligenz in „gebündelter“ Form nicht nur die diagnostische Korrektheit von einzelnen Personen übertrifft, sondern auch die hochmoderner diagnostischer KI-Systeme.
 
 

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Mit künstlicher Intelligenz zur optimalen Patientenversorgung

Erschienen am 07.11.2018Künstliche Intelligenz bestimmt die Medizin der Zukunft und eröffnet allen Beteiligten neue Möglichkeiten auf dem Weg zur individuellen Gesundheit. Auf der Messe MEDICA vom 12. bis 15. November 2018 in Düsseldorf präsentieren die Forscher des Fraunhofer IGD neue Technologien für die virtuelle Biopsie und Kohortenanalyse unter Einbindung von künstlicher Intelligenz.

Erschienen am 07.11.2018undefined

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Humane Schwarmintelligenz in der Dermatologie ist KI überlegen

Eine Forschergruppe um den Heidelberger Dermatologen Professor Dr. med. Holger A. Haenssle verglich die diagnostische Leistung dreier diagnostischer Gruppen: Kollektive menschliche Intelligenz (CoHI=collective human intelligence), individuelle Dermatologinnen und Dermatologen sowie 2 CNN. 120 Dermatologinnen und Dermatologen wurden anlässlich eines Dermatoskopie-Kongresses in München in einem anspruchsvollen Quiz 30 klinische/dermatoskopische Fälle (Hautläsionen) mit kurzen anamnestischen Angaben gezeigt, die sie klassifizieren und diagnostizieren sollten. Abgestimmt wurde mittels eines Televoting-Verfahrens, bei dem nicht nur die richtige Antwort zählte, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der die Lösung gefunden wurde. Im Nachgang präsentierten die Autorinnen und Autoren der Studie dieselben Fälle einer KI. Zudem werteten sie nicht nur die Einzelergebnisse der Teilnehmenden aus, sondern berechneten auch ein Mehrheitsvotum, das sie Schwarmintelligenz nannten. Unter den zu bestimmenden Fällen waren viele seltene und schwer zu diagnostizierende Erkrankungen. Ergebnis: Die humane Schwarmintelligenz war der KI in diesem anspruchsvollen, aber realitätsnahen Wettbewerb deutlich überlegen.
 

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Künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik

Erschienen am 23.06.2021Künstliche Intelligenz (KI) kann medizinisches Personal in der Diagnostik unterstützen. Sie zu trainieren erfordert allerdings den Zugriff auf ein schützenswertes Gut: medizinische Daten. Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat eine Technik entwickelt, die die Privatsphäre der Patientinnen und Patienten beim Trainieren der Algorithmen schützt. Anwendung findet die Technik nun erstmals in einem Algorithmus, der in Röntgenbildern Pneumonien erkennt.

Erschienen am 23.06.2021undefined

Korrektheit der Diagnosen profitiert in der Dermatologie durch kollektive menschliche Entscheidungen

„Bisher betrachteten Forschende die Leistungsfähigkeit von CNN meist im Vergleich zu einzelnen Dermatologinnen und Dermatologen. Diese Querschnittstudie zeigt jedoch, dass die Korrektheit der Diagnosen von kollektiver Entscheidungsfindungen durch menschliche Gruppen profitiert. Die Hinweise sind deutlich, dass die Korrektheit kollektiver humaner Intelligenz diejenige von Deep-Learning-Technologien und Einzelpersonen übertrifft“, fasst Hertl zusammen. Fest stehe aber auch, dass KI bei eindeutigen und häufigen Hauterkrankungen sehr gut unterstützen könne und die Versorgung insgesamt verbessere, vor allem wenn die Hautarztdichte in einer Region eher gering ist.

Verknüpfung von humaner Intelligenz und KI könnte die Zukunft der Dermatologie sein

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass das Training der CNN erweitert werden muss. Mehr Trainingsbilder hinsichtlich der Anzahl und (auch seltenen) Diagnosen können die Leistungen der CNN verbessern. „Für die Zukunft der dermatologischen Diagnostik könnte es interessant sein, diese Vorteile kollektiver humaner Intelligenz mit KI und CNN zu verbinden. Die Voraussetzungen dafür sind durch Online-Austausch und Vernetzungen der Schwarmintelligenz vorhanden“, sagt Welzel. Die menschliche Expertise für exakte Diagnose bleibt also noch lange erhalten – ob gebündelt im Schwarm oder als die Instanz, die letztendlich die Deep-Learning-Netzwerke trainiert.
 

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Was kann Künstliche Intelligenz in der Medizin leisten?

Erschienen am 23.06.2021Was kann künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin leisten? Auf der virtuellen Digitalkonferenz DMEA wurde dies an konkreten Beispielen und Anwendungsszenarien für Kliniken gezeigt. Die Veranstaltung machte klar: Der wichtigste Erfolgsfaktor ist der Mensch. Er generiert die Daten für die Systeme, muss deren Entscheidungen nachvollziehen können und ihre Unterstützung akzeptieren. Das funktioniert nur, wenn der Nutzen überzeugend und wissenschaftlich nachweisbar ist.

Erschienen am 23.06.2021undefined

Quelle: Deutsche Dermatologische Gesellschaft



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