Hilft KI bei der Demenz-Diagnose?
Spricht man über Maschinelles Lernen und Deep Learning, fallen schnell Begriffe aus der Neurowissenschaft — zum Beispiel ist oft von künstlichen neuronalen Netzen die Rede. Eigentlich ist es also nicht überraschend, dass man nun mithilfe von KI das menschliche Gehirn besser verstehen will.
Mithilfe einer großen Menge an MRT-Bildern hat Simon Hofmann ein KI-Modell darauf trainiert, das sogenannte Brain Age von Patientinnen und Patienten zu bestimmen. So konnte man zeigen, dass das geschätzte Alter des Gehirns bei Demenz-Erkrankten höher ist. Wie aber kann die KI überhaupt das Alter eines Gehirns einschätzen?
Verantwortung in der Medizin
Entscheidend für Hofmanns Forschung ist XAI, kurz für Explainable Artificial Intelligence. Diese „erklärbare KI“ kann helfen, KI-Verfahren besser verständlich zu machen. Sie versucht im Nachgang zu entschlüsseln, aufgrund welcher Faktoren ein erstes KI-System überhaupt zu einer Annahme über das Gehirnalter gekommen ist. Mithilfe von XAI lassen sich die Teile des Gehirns einfärben, die von der KI zuvor für die Vorhersage berücksichtigt wurden.
Wenn Radiologinnen und Radiologen sehen: Hier und hier hat der Algorithmus hingeguckt, dann sind das natürlich sehr wertvolle Informationen — auch für weitere Entscheidungen, die dann die Ärzte alleine treffen müssen.
Simon Hofmann, Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften
Foto: MPIWie gut hilft KI in der Medizin? Könnten Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnostik tatsächlich irgendwann obsolet werden? Und wie trainiert man die KI mit Daten, die höchst sensibel und privat sind? In dieser Folge von „Ach, Mensch!“ spricht detektor.fm-Moderatorin Jessica Hughes mit Simon Hofmann vom Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften in Leipzig über die Zukunft KI-gestützter Medizin.