Wie die künstliche Intelligenz der DAMO Akademie Coronavirus erkennt!

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Anfang Februar entwickelte das Forschungs- und Innovationsinstitut der Alibaba Group, die DAMO Academy, ein KI-fähiges System, das Covid-19 in 20 Sekunden mit einer Genauigkeit von 96% diagnostizieren konnte.

Das KI-System identifiziert das neue Virus durch Computertomographie-Scans des Brustkorbs. Der Algorithmus wurde anhand von Daten und CT-Scans von bisher mehr als 5.000 bestätigten Coronavirus-Fällen trainiert und greift bei der Untersuchung von Infektionsmustern auf „deep learning“ zurück.

Alizila wandte sich an den KI-Algorithmus-Experten Xu Minfeng vom DAMO für ein Telefongespräch über das Tool der künstlichen Intelligenz und wie es Ärzten in der Gesundheitskrise helfen kann.

Wie funktioniert DAMOs KI-aktiviertes Gesundheitsinstrument?

Am 4. Februar, fast zwei Wochen nach der Abriegelung von Wuhan, wo das Virus zum ersten Mal identifiziert wurde, begann das DAMO-Team damit, seine Algorithmen zur Diagnose des Coronavirus anhand von Diagnoserichtlinien zu trainieren, die von Dr. Shi Heshui, einem führenden Radiologen vom Tongji Medical College, herausgegeben wurden. Da das Team bereits seit drei Jahren in Bereichen wie den häufigen Atemwegserkrankungen medizinische Bildgebungsarbeiten mit KI durchgeführt hatte, dauerte es etwas weniger als fünf Tage, bis wir die ersten Berechnungen für Covid-19 erstellt hatten.

Unser KI-System macht zwei Dinge: Zum einen verfolgen wir die Behandlungsreaktionen in bestätigten Fällen, und zum anderen stellen wir Diagnosen für Verdachtsfälle auf.

Krankenhäuser in stark betroffenen Regionen wie Wuhan könnten uns alle zwei bis drei Tage CT-Scans desselben, oft bestätigten Falles schicken, und wir werden unser AI-System einsetzen, um Anzeichen einer Verbesserung zu erkennen, wie etwa die Verringerung der weißen Masse in der Lunge.

Krankenhäuser aus der Umgebung des Ausbruchs greifen häufiger auf die zweite Funktion des Systems zurück. Sie sende Scans von Verdachtsfällen ein, um ihre Infektionschancen zu bestimmen. Das System klassifiziert die Ergebnisse in bestätigte Coronaviren, die allgemeine Grippe oder andere Atemwegserkrankungen.

Warum die Notwendigkeit der AI? Zeit und Präzision.

Ein CT-Gerät muss normalerweise 300 bis 400 Thorax-Scans pro Patient erstellen, um die Diagnose von Covid-19 zu erhalten. Selbst ein sehr erfahrener Arzt bräuchte 10-15 Minuten, um solch riesige Informationsmengen durchzugehen, aber geschulte KI-Systeme können die Scans in 20 bis 30 Sekunden durchlaufen. Zweitens, wenn wir es mit einem plötzlichen und neuen Virenausbruch zu tun haben, ist es eine entmutigende Aufgabe, jeden einzelnen Arzt zu schulen, wie er das Virus erkennen kann, so dass das AI-System als analytische Zweitmeinung für Ärzte dient.

Was waren die größten Herausforderungen bei der Erstellung dieses Gesundheitssystems durch AI?

Die Herausforderung bei der Einführung von KI-gesteuerten Systemen oder Produkten besteht darin, dass die Algorithmen während der Testphase hochpräzise sein müssen, damit sie sich in der Praxis durchsetzen können. Wenn das System keine genaue Coronavirus-Diagnose liefern würde, würden wir das Vertrauen der Ärzte sofort verlieren.

Während der anfänglichen Einführung musste unser Team schnell auf das Feedback der Krankenhäuser reagieren. So mussten wir beispielsweise erhebliche Anpassungen an die örtlichen Gegebenheiten des Wuhan No. 6 Hospital, eines der ersten Krankenhäuser, mit denen wir zusammenarbeiteten, vornehmen. Da es sich um einen neuen Coronavirusstamm handelt, arbeiten wir an der Feinabstimmung unseres Algorithmus, da weitere Studien herauskommen, und wir nutzen auch das Feedback des medizinischen Personals an der Front. Bislang haben wir das System mit 5.000 Fällen und deren Auswertungen verfeinert.

Was waren die größten Durchbrüche mit diesem System?

Technisch gesehen haben unsere kontinuierlichen Verfeinerungen zu erheblichen Verbesserungen der diagnostischen Präzision und Geschwindigkeit geführt. Mit Hilfe des tief gehenden Lernens kann unser System auch die Lücken füllen und zusätzliche diagnostische Präzision bieten, wenn nicht genügend CT-Scans zur Verfügung stehen. Was die Zusammenarbeit betrifft, so wird unser System inzwischen von 26 Krankenhäusern in China eingesetzt und hat zur Diagnose von über 30.000 Fällen beigetragen. Dieser Durchbruch kam, weil sich Partner aus dem öffentlichen und privaten Sektor zusammengeschlossen haben, um die Einführung des KI-Systems voranzutreiben.

Wie wird sich dieses System der AI-Diagnose weiter entwickeln?

Wir werden weiterhin mit Partnern wie dem First Affiliated Hospital of Medical School der Zhejiang Universität, Wanli Cloud, Chuangyuanjia und Gupo Technology zusammenarbeiten, um unser KI-System auf die Cloud zu bringen. Ärzte können dann direkt CT-Scans mit ihren Smartphones oder Laptops hochladen, um sofortige Ergebnisse online zu erhalten. Weitere Möglichkeiten sind verkürzte Feedback-Zyklen, bei denen wir Umfragefunktionen implementieren, um direktes Feedback von Medizinern zu sammeln und so unseren Algorithmus zu verbessern.

 

Über den Autor

Gordian Hense
Journalist, Mitglied im Verband Europäischer Fachjournalisten.

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