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Künstliche Intelligenz verbessert die Genauigkeit der Koloskopie

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Dickdarmkrebs ist heute eine der tödlichsten Krebsarten weltweit, und die Inzidenzrate nimmt bei jüngeren Menschen stetig zu. Die Darmspiegelung gilt derzeit als die beste Methode zur Erkennung und Vorbeugung von Dickdarmkrebs. Allerdings ist es schwierig, präkanzeröse Polypen bei Patienten zu erkennen, die besonders gefährdet sind, insbesondere bei Patienten mit chronisch entzündlichen Darmerkrankungen wie Morbus Crohn und Colitis ulcerosa.

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Die von ihnen entwickelten präkanzerösen Läsionen können sehr flach oder nur leicht erhaben sein, so dass sie bei der Koloskopie nur schwer zu erkennen sind. Jüngste Studien deuten darauf hin, dass mehr als die Hälfte der Fälle von Dickdarmkrebs nach einer Koloskopie auf Läsionen zurückzuführen sind, die bei früheren Untersuchungen übersehen wurden. Um dieses Problem zu lösen, erforschen Wissenschaftler nun den Einsatz von KI, um diese schwer zu erkennenden Polypen aufzuspüren.

Forscher der Mayo Clinic (Rochester, MN, USA) untersuchen den Einsatz von KI zur Verbesserung der Erkennungsrate von Polypen bei der Koloskopie. KI wird von Gastroenterologen bei einer Vielzahl von Magen-Darm-Erkrankungen eingesetzt, um Anzeichen früher zu erkennen und die Behandlung zu erleichtern. Im Falle von Darmkrebs scannt das KI-System die Echtzeit-Videobilder der Darmspiegelung und markiert potenzielle Polypen mit kleinen roten Kästchen, damit die Ärzte sie schneller erkennen können. Der Einsatz von KI bei herkömmlichen Darmspiegelungen kann Ärzten helfen, Polypen besser zu erkennen, die sonst vielleicht übersehen worden wären

Die Mayo Clinic führt jährlich etwa 800 bis 900 Überwachungskoloskopien bei CED-Patienten durch und verfügt damit über eine umfangreiche Datenbasis für die Entwicklung von KI-Systemen zur Verbesserung des Verfahrens. Diese Daten dienen als "Grundwahrheit" oder reale Beispiele, die zum Trainieren von KI-Algorithmen verwendet werden. Das Team wird die Bilder einer Stichprobe von 1000 Patienten kommentieren, indem es sich alle Koloskopievideos ansieht und Läsionen in Bildern aus verschiedenen Blickwinkeln markiert. Die kommentierten Bilder werden dann in einen Computer eingespeist, um KI-Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen, die der Maschine beibringen können, wie sie Polypen im Zusammenhang mit IBD erkennen kann. Die Forscher entwickeln auch eine neue digitale Endoskopieplattform, die alle internen Verfahren filmt, sie mit medizinischen Aufzeichnungen abgleicht und dann gegebenenfalls KI in die Verfahren integriert.

"Wir sind alle mit Gesichtserkennungssoftware vertraut. Anstatt die KI darauf zu trainieren, Gesichter zu erkennen, trainieren wir sie darauf, Polypen zu erkennen", sagte Dr. James East, Gastroenterologe an der Mayo Clinic Healthcare in London.