Wie wird künstliche Intelligenz dazu genutzt, um Radiologen bei der Diagnose von Krebs zu unterstützen? Das erklärt Jonas Muff von der Berliner Firma Vara in dieser Podcast-Folge.
Jede achte Frau erhält im Laufe ihres Lebens eine Brustkrebs Diagnose. Eine Krankheit, die viel zu oft zu Beeinträchtigungen im Alltag oder sogar zum Tod führt. Das ist besonders tragisch, denn eigentlich ist Brustkrebs gut heilbar. Die einzige Voraussetzung dafür ist, dass der Krebs in einer frühen Phase der Tumorentwicklung entdeckt wird. Liegt die Überlebenschance zu Beginn der Krankheit noch bei 90 Prozent, sinkt diese im Verlauf der Krankheit auf lediglich 20 Prozent.
Vara, eine Firma aus Berlin, will die Diagnose von Brustkrebs deutlich effizienter gestalten. Das Ziel: Radiologen sollen sich auf die wenigen komplizierten Fälle konzentrieren, wo sie ihr wertvolles Wissen ideal einsetzen können. Alle anderen Röntgenbilder sollen von der Vara-Plattform analysiert und für die finale Diagnose durch den Arzt vorbereitet werden. Wie das genau funktioniert, erklärt Jonas Muff, der Gründer und Geschäftsführer von Vara, in dieser Podcast-Folge.
Die Effizienz des Radiologen steigern
Im Interview erklärt Jonas Muff deutlich, dass es nicht zielführend ist, die Rolle des Radiologen zu ersetzen. Stattdessen werden die Radiologen mit der Software besser gemacht und ihre Arbeit effizienter gestaltet. Das wertvolle Know-How der Radiologen wird auf diesem Weg für die wirklich schwierigen Diagnosen eingesetzt. Für die einfach zu untersuchenden Röntgenbilder soll die Software von Vara zum Einsatz kommen. Sind keine Auffälligkeiten erkennbar, wird dem Arzt automatisch ein Befund vorbereitet, den er vollständig übernehmen aber auch händisch anpassen kann. Diese Strategie ist absolut nachvollziehbar, denn 97 Prozent der Mammographie-Untersuchungen sind absolut unauffällig. Von den verbleibenden drei Prozent wird bei etwa 0,6 Prozent eine Brustkrebsdiagnose gestellt.
Guten Daten sind die essenzielle Grundlage
Laut Jonas ist es extrem wichtig, dass die Daten, die zum Training des Algorithmus eingesetzt werden, eine extrem hohe Qualität aufweisen. Ist das nicht der Fall, besteht das Risiko, dass die Software falsche Zellstrukturen als Krebszellen erkennt und somit die Qualität der Diagnose darunter leidet. Um das zu verhindern, arbeitet Vara sehr eng mit verschiedenen Radiologie Praxen zusammen und hat inzwischen einen Datenbestand von über 2,5 Millionen Bildern aufgebaut, die als Trainingsgrundlage für den Algorithmus genutzt werden. Zudem werden auch die Ergebnisse aus den Biopsien von den Praxen zurückgespielt und zur Steigerung der Produktqualität genutzt. Unabhängig davon, ob ein Mediziner oder eine künstliche Intelligenz die Analyse der Röntgenbilder stellt: Das hundertprozentige Ergebnis liefert nur eine Biopsie der Körperzellen.
Foto: Vara
Alle Themen des Podcasts mit Jonas Muff im Überblick
- Wer ist Jonas Muff und welchen Hintergrund hat er (01:30)
- Dieses Problem wird mit dem Produkt von Vara gelöst (03:45)
- Deshalb wird die Anzahl der Radiologen immer geringer (08:00)
- Darum ist künstliche Intelligenz in der Medizin besonders hilfreich (09:45)
- So nutzen Mediziner die Software in ihrem Arbeitsalltag (10:40)
- Wie viel schneller kann die Befundung durch den Einsatz der Software werden? (12:30)
- Deshalb ist es nicht das Ziel von Vara, den Beruf des Radiologen zu ersetzen (13:20)
- Wird bei der Software von Vara auch das 4-Augen-Prinzip berücksichtigt? (14:55)
- Woher kommen die Daten für das Training der künstlichen Intelligenz? (16:50)
- Was passiert, wenn sich der Algorithmus bei der Diagnose nicht hundertprozentig sicher ist? (20:50)
- Was muss Vara in Bezug auf Datenschutz und die DSGVO berücksichtigen? (23:15)
- So ist die Idee entstanden, eine Firma zu gründen, die eine Software zur Erkennung von Krebs mit Hilfe von künstlicher Intelligenz entwickelt (25:30)
- Wie lange hat es gedauert, den richtigen Ansatz für das Produkt zu finden? (29:25)
- So hat sich Vara zu Beginn finanziert (30:45).
- Wie funktioniert das Geschäftsmodell der Vara Software? (31:55)
- Das sind die nächsten Schritte, die sich Jonas und sein Team vorgenommen haben (33:40).
- Wie sieht Jonas Muff den Beruf des Radiologen in fünf bis zehn Jahren? (35:25)
- „Hot Seat“ Session mit Jonas Muff (37:20)
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