Wissenschaftler der Universität Nijmegen haben eine Studie veröffentlicht, die nahelegt, dass KI-Systeme bei der Erkennung von Krebsgewebe bereits heute nicht mehr zu schlagen sind. Für den Test hatten die Forscher zwei Gruppen organisiert. Auf der einen Seite standen 32 Entwicklerteams mit ihrer KI-Software, auf der anderen Seite zwölf Pathologen. Die KI-Entwickler bekamen vorab 270 CT-Aufnahmen, bei denen 110 gefährliche Knoten und 160 gesundes Gewebe zeigten. Damit sollten sie ihre Systeme trainieren.

Beim folgenden Test sollten die Ärzte und KI-Systeme dann 129 Abbildungen von Gewebeproben beurteilen. Dafür wurde einer Gruppe von elf Pathologen lediglich zwei Stunden Zeit gegeben, der zwölfte Experte konnte sich hingegen so viel Zeit nehmen, wie er wollte.

Ergebnis: Das beste KI-System erreichte eine nahezu einhundertprozentige Erkennungsgenauigkeit und färbte die kritischen Stellen zudem gleich ein. Insgesamt waren sieben der 32 Systeme besser als die Pathologen-Gruppe. Zwar erkannte auch der Experte ohne Zeitlimit die befallenen Proben mit absoluter Präzision, nahm sich für die Untersuchung allerdings auch 30 Stunden Zeit. Die übrigen elf Pathologen übersahen vor allem Metastasten mit einer Größe unter 2 mm.

Bereits Anfang des Jahres hatte die Stanford University bekanntgegeben , dass ihr Deep-Learning-System in der Lage sei, Hautkrebs mit der gleichen Genauigkeit zu erkennen wie ein Facharzt. Google hingegen hat im März 2017 die Ergebnisse eines KI-Systems bei der Diagnose von Brustkrebs vorgestellt.