KÜNSTLICHE INTELLIGENZ 29
Duett von Mensch und Maschine Machine Learning oder auch Deep Learning untersucht den sinnvollen Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin. Diese erleichtert und verbessert als weitere Form digitalen Lernens die ärztliche Diagnose.
Illustration: Matthieu Bourel
Von Sabine Fisch
ie Kniegelenksarthrose ist eine sehr weit verbreitete Krankheit. Fast 900.000 Menschen in Österreich sind laut Statistik Austria davon betroffen, Frauen häufiger als Männer, ä ltere Personen öfter als jüngere. Für den Erhalt des Kniegelenks und eine suffiziente Therapie, spielt die Diagnostik der Kniegelenksarthrose eine wesentliche Rolle. Und hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. In einem gemeinsamen Projekt der Donau-Universität Krems, des Biotechnologie- Unter nehmens ImageBiopsy Lab in Wien und der Medizinischen Universität Graz untersucht Stephan Nehrer, Dekan der Fakultät für Gesundheit und Medizin an der Donau- Universität Krems, die Vorteile Künstlicher Intelligenz in der Diagnostik der Kniege lenksarthrose. Zur Beurteilung der Röntgen
bilder wurde ein spezielles Computerprogramm, ein eigener Algorithmus entwickelt. „Solche Algorithmen lernen, indem sie eine Vielzahl von Röntgenbildern auswerten“, sagt Nehrer. Basis für die Auswertung von Röntgenbildern durch eine Künstliche Intelligenz ist das 1963 von Kellgren und Lawrence ent wickelte bildgebende Verfahren zur Beur teilung einer Kniegelenksarthrose. Dieses als Goldstandard bewertete Verfahren misst den Gelenkspalt, die Bildung von zusätz lichem Knochengewebe, die Ausbildung einer Sklerose sowie deren Deformation und Degeneration und beurteilt die Ergebnisse anhand einer Skala. „Damit erkennt das Verfahren im Laufe der Zeit zuverlässig krankheitsspezifische Anoma lien auf dem Röntgenbild deutlich sicherer als das menschliche Auge“, fasst Nehrer zu sam men. Eine solche KI kann Ärztinnen und Ärzte unterstützen und
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