Wolfhard Frost · Bessemerweg 13 · 33611 Bielefeld
E-Mail: info@prostata-sh.info

PSA Selbsthilfegruppe Prostatakrebs Bielefeld

Strahlentherapie mit Google?

26.9.2016

Zuerst habe ich gedacht, der Inhalt des Artikels, den ich bei DocCheck zu lesen bekam, sei scherzhaft gemeint. Mitnichten!

Computer können komplexe Sprach- und Bildmuster erkennen. Nun sollen sie auch lernen, wie man zwischen gutem und malignem Gewebe unterscheidet.

Das Google-Unternehmen Deepmind bewegt sich auf dem Feld der künstlichen Intelligenz. Diese kann mit ihren künstlichen neuronalen Netzwerken riesige Datenmengen verarbeiten und dabei ständig lernen. Dafür gibt es den Begriff Deep Learning. Und jetzt wollen doch tatsächlich Forscher von Deepmind die Deep Learning-Technologie bei der Therapie von Tumoren im Kopf- und Nackenbereich einsetzen, nutzen, genauer gesagt, den Arzt bei aufwendigen und zeitraubenden Auswertungen von computertomographischer Daten unterstützen.

Dabei soll zunächst in der Nachsorge eine exakte Darstellung der lokalen Anatomie der betroffenen Regionen erstellt werden wobei eine genaue Abgrenzung zwischen gesundem und malignem Gewebe erfolgen soll. Bisher modellieren Strahlentherapeuten manuell solch eine dreidimensionale Karte. Diese ist notwendig, wenn durch den operativen Eingriff Tumore nicht vollständig entfernt werden können. Zudem kann es passieren, dass die Tumorgewebe, welche die umliegenden gesunden Zellverbände infiltrieren, während der OP mit bloßem Auge oder vor der OP durch bildgebende Verfahren unentdeckt bleiben.

Diese werden dann postoperativ durch Bestrahlung eliminiert. Eine solche manuell erstellte Karte muss also äußerst präzise sein, um nur das Tumorgewebe, und nicht die umliegenden gesunden Areale, zu beschädigen. In einer ersten Phase wird im Rahmen einer Kooperation zwischen Deepmind und der Gesundheitsbehörde in Großbritannien der Computer zunächst mit anonymisierten Daten aus radiologischen Scans von 700 ehemaligen Patienten der Universitätsklinik von London (UCLH) mit der Absicht gefüttert werden, die visuellen Unterschiede zwischen gesundem und tumorösem Gewebe zu erlernen.

Welches Ziel wird verfolgt? Der Einsatz von Deep Learning in der Medizin als ein hilfreiches Werkzeug, um den Arzt bei der Erstellung personalisierter Therapiepläne zu unterstützen, seine Planungen in der Zukunft effizienter zu gestalten. 

Ich bin da skeptisch, denn mir scheint der verantwortungsvolle Umgang eines intelligenten Menschen mit meinen Krankheitsdaten der sichere Weg zu sein und vertraue da auf meinen Arzt. D.h. ich bin mir nicht sicher, ob mein Arzt sich auf die Präzision des Google-Computers verlassen wird wollen, von Können ist schon gar keine Rede. Ich meine: „(Nach-)Denken ist wie googeln, nur besser!“

Quelle: DocCheckNews

Text auszugsweise überarbeitet von WDF am 26.09.2016



Zurück