Erschienen in : Special Issue IT for Health 01/2019, S. 24-25Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eröffnen vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten in der Medizin. Insbesondere Deep-Learning-Algorithmen bieten neue Lösungsansätze sowohl in der bildgestützten medizinischen Diagnostik als auch in der Qualitätskontrolle von Medizinprodukten

Schilling, Frank-Peter

Stadelmann, Thilo

ZHAW digitalcollection

24FOKUS KI IM GESUNDHEITSWESENKünstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eröffnen vielversprechende Anwendungs­möglichkeiten in der Medizin. Insbesondere Deep­Learning­Algorithmen bieten neue  Lösungsansätze sowohl in der bildgestützten medizinischen Diagnostik als auch in der  Qualitätskontrolle von Medizinprodukten.In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz (KI) durch maschinelles Lernen einen enormen Aufschwung erlebt. Promi-nente Beispiele sind Bild- und Spracherkennung, maschinelles Übersetzen und virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa, aber auch selbstfahrende Autos. Die Performance von Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, übersteigt in einzelnen Bereichen immer häufiger die des Menschen. So stellte etwa 2016 die Google-Tochter Deepmind das Programm «AlphaGo» vor, das beim Brettspiel Go die weltbesten Spieler besiegte. In der Regel basieren solche KI-Algorithmen auf künstlichen neuronalen Netzwerken. Sie bestehen aus sehr vielen einfa-chen, untereinander verbundenen Einheiten; in Anlehnung an die Nervensysteme von Lebewesen «Neuronen» genannt. Diese Struktur erlaubt es, komplizierte nichtlineare Funktionen abzu-bilden und zu erlernen. Das Lernen geschieht durch einen ite-rativen Prozess, bei dem die Gewichte der Verbindungen zwi-schen den einzelnen Neuronen angepasst werden, um die Performance auf einem Trainingsdatensatz zu optimieren.Während der letzten fünf bis zehn Jahre hat die Erforschung neuronaler Netzwerke grosse Fortschritte gemacht. Verbunden mit der heute verfügbaren Rechenleistung ist es jetzt möglich, komplexe neuronale Netzwerke mit sehr vielen Lagen von Neu-ronen erfolgreich zu trainieren. Man spricht hier von «Deep Learning». Ein prominentes Anwendungsgebiet für Deep Lear-ning mit viellagigen neuronalen Netzen ist die Bilderkennung. Hier kommt eine spezielle Netzarchitektur zum Einsatz, die auf die Verarbeitung von mehrdimensionalen Inputdaten mit lokalen Abhängigkeiten optimiert ist, wie sie in Bildern vorliegt («Con-volutional Neural Networks»): die einzelnen Bildpunkte sind in x- und y-Richtung angeordnet und eng korreliert mit den anderen Bildpunkten in ihrer direkten räumlichen Nachbarschaft.Deep Learning in der MedizinDie Medizin bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für KI und Deep Learning. Diese reichen von der Diagnostik mittels mikros-kopischer Gewebeaufnahmen oder modernen bildgebenden Ver-fahren (CT, MRT, PET) über die Entwicklung neuer Medikamente bis hin zu individualisierten Behandlungen von Patienten. Eine herausragende Anwendung der bildgebenden Diagnostik besteht in der Analyse von menschlichem Gewebe, wobei gutar-tige von bösartigen Veränderungen (Tumore) unterschieden wer-den müssen. Wissenschaftler an der Universität Stanford haben einen Deep-Learning-Algorithmus zur bildgestützten Erkennung von Hautkrebs entwickelt, der mit 130 000 Aufnahmen trainiert wurde und eine Leistungsfähigkeit besitzt, die mit speziell aus-gebildeten Dermatologen konkurrieren kann. In Zukunft wird es möglich sein, mittels einer Smartphone-App eine Erstdiagnose durchzuführen, die den Arzt unterstützt, aber auch in entlegenen Gebieten der Erde ohne ausreichende flächendeckende medizi-nische Versorgung einen grossen Vorteil bieten könnte.Die Arbeitsgruppe Information Engineering am Institut für an-gewandte Informationstechnologie (InIT) der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) beschäftigt sich seit einigen Jahren mit praktischen Anwendungen von maschinellem Lernen in angewandten Forschungsprojekten mit industriellen Partnern. Ein Schwerpunkt ist hierbei die Bilderkennung mit neu-ronalen Netzen. Die Projekte reichen von der Gesichtserkennung über die Segmentierung von Zeitungsartikeln bis hin zur Umwand-lung von Musik in Form von gedruckten Notenblättern in ein ma-schinenlesbares Format oder die Diagnostik von Röntgenbildern.Vollautomatisierte Qualitätskontrolle von  BallonkatheternEin anderes Anwendungsgebiet von KI ist die Medizinaltechnik. Hier können Deep-Learning-Methoden in der Qualitätskontrolle bei der Herstellung medizinischer Produkte zum Einsatz kom-men. In Zusammenarbeit mit der Firma BW-TEC in Höri (ZH) wird Deep Learning in medizinischer  Diagnostik und QualitätskontrolleDie AutorenProf. Dr. Thilo Stadelmann, Professor für Informatik, Institut für angewandte Informationstechnologie (InIT) Dr. Frank-Peter Schilling, wissenschaft-licher Mitarbeiter, Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAWDeep-Learning-Methoden können  in der Qualitätskontrolle bei der  Herstellung medizinischer Produkte  zum Einsatz kommen.25an der ZHAW ein System zur vollautomatischen optischen Qua-litätskontrolle von kardialen Ballonkathetern entwickelt. Die manuelle visuelle Kontrolle der Katheter auf Produktionsmängel wie Kratzer, Materialeinschlüsse oder Blasen ist sehr aufwän-dig, bei gleichzeitigen sehr hohen Qualitätsanforderungen: Die Erkennungsrate von defekten Kathetern muss Nahe an Eins liegen, während der Anteil von aussortierten, aber nicht defek-ten Exemplaren («false positive rate») nicht zu hoch sein darf. Effizienzsteigerung um ein VielfachesDie manuelle optische Kontrolle findet bisher durch einen Ope-rator statt. Dies geschieht zum Teil im Gegenlicht, in Polarisa-tionsoptiken oder unter dem Mikroskop, was zu stark streuen-den Ergebnissen führen kann. Durch eine automatisierte Kon-trolle kann die Qualitätsprüfung um ein Vielfaches effizienter gestaltet werden, während Spezialisten sich diejenigen Exemp-lare noch einmal ansehen können, für welche die Maschine zu keiner sicheren Einschätzung gelangen konnte. Zu diesem Zweck wird ein Deep-Learning-Algorithmus trainiert, der auf-grund mehrerer, unter verschiedenen Blickwinkeln aufgenom-mener Aufnahmen entscheidet, ob ein Katheter fehlerhaft ist oder nicht.Als Startpunkt werden mehrere hochperformante Architek-turen von neuronalen Netzen verwendet, die bei anderen An-wendungen bereits sehr gute Ergebnisse erzielt haben («trans-fer learning»). Das Training zur Erkennung von defekten Ballon-kathetern erfolgt dann mit einem Datensatz von zirka 5000 Aufnahmen, die bereits von menschlichen Operateuren vorklas-sifiziert wurden. Der Trainingsprozess ist sehr rechenintensiv, da hierbei jede Aufnahme viele Male von dem Algorithmus aus-gewertet und die Anpassungen der Netzwerkparameter neu berechnet werden müssen. Hierzu kommt ein auf solche Re-chenoperationen spezialisierter, dedizierter Server mit Nvidia-GPUs zum Einsatz.Quantität und Qualität der Trainingsdaten sind  entscheidendWichtige Faktoren für die Leistungsfähigkeit von Deep-Learning-Algorithmen zur Bilderkennung sind die Quantität und Qualität der Trainingsdaten. Ein möglichst grosser und variabler Trai-ningsdatensatz stellt eine Grundvoraussetzung dar, um ein komplexes neuronales Netz erfolgreich trainieren zu können. Ebenso entscheidend ist die Qualität der Trainingsdaten. So wurden detaillierte Studien durchgeführt, um optimale Licht- und Aufnahmebedingungen herzustellen.  Die bisherigen Ergebnisse sind sehr positiv: Auf einem unab-hängigen Validierungsdatensatz wurde eine Defekt-Erkennungs-rate von über 98 Prozent erzielt. Ein Vorteil von Deep Learning mit neuronalen Netzen gegenüber traditionellen Algorithmen zur Bilderkennung ist ausserdem, dass das System auch auf neuar-tige Fehlersignaturen reagieren kann, die nicht im Training vorge-geben wurden. Zurzeit befindet sich ein Prototyp im Aufbau.Vielversprechende AnwendungsmöglichkeitenBilderkennung mit Deep-Learning-Architekturen eröffnet vielver-sprechende Anwendungsmöglichkeiten in der Medizin, sowohl in der Diagnostik als auch in der Medizinaltechnik. Es besteht das Potenzial zu grossen Effizienzsteigerungen und verbesser-ten Behandlungen zum Wohle der Patienten. Dabei wird nicht zuletzt auch die «Erklärfähigkeit» von KI-Algorithmen eine wich-tige Rolle spielen: Das nötige Vertrauen in eine KI kann dadurch gestärkt werden, dass diese eine «Erklärungskomponente» besitzt, sodass die KI-Entscheidung gegenüber Arzt und Patient verständlich und nachvollziehbar wird.Aufnahmen von Ballonkathetern ohne (links) und mit (rechts) Defekt.

Deep Learning in medizinischer Diagnostik und Qualitätskontrolle

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Deep Learning in medizinischer Diagnostik und Qualitätskontrolle

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