Auf seiner jüngsten I/O-Veranstaltung kündigte Google an, ein neues Deep-Learning-KI-Tool zu haben, das dabei helfen kann, Gesundheitsprobleme wie Hauterkrankungen oder Tuberkulose (TB) effizienter zu erkennen, zu identifizieren und zu bewerten. Und Sie können es auf Ihrem Smartphone verwenden.
Die Tools verwenden die Kamera Ihres Geräts zusammen mit der KI-Technologie von Google. Die Technologie soll den Benutzern helfen, sich besser über ihre Gesundheit aufzuklären, besser informiert zu bleiben und fundierte und geführte Schritte in Richtung eines Heilmittels zu unternehmen.
Das Dermatology Assist Tool
Das KI-gestützte Dermatologie-Hilfstool von Google erleichtert es Ihnen, häufige Probleme mit Haut, Nägeln und Haaren besser zu verstehen. Es verwendet viele der gleichen Techniken, die zur Erkennung von diabetischen Augenerkrankungen oder Lungenkrebs in CT-Scans verwendet werden. Und Google verwendet es, um Ihnen zu helfen, Antworten auf beispielsweise einen Ausschlag oder seltsame Flecken auf Ihrer Haut zu erhalten.
Google liefert jedes Jahr Antworten auf mehr als 10 Millionen Haut-, Nagel- und Haarprobleme, was beweist, dass die meisten Menschen online nach Antworten suchen, bevor sie zu einem Arzt gehen. Dieses Tool hat dann die Form einer webbasierten Anwendung, die noch in diesem Jahr eingeführt werden soll.
Nach dem Start verwenden Sie die Kamera Ihres Geräts, um drei Fotos des betreffenden Bereichs aus drei verschiedenen Winkeln aufzunehmen. Von dort aus beantworten Sie eine kurze Reihe von Fragen zu Ihrem Hauttyp und dazu, wie lange Sie das Problem oder die Symptome haben. Das KI-Modell von Google analysiert diese Informationen und vergleicht sie mit seiner Datenbank mit 288 Bedingungen, wodurch eine Liste möglicher übereinstimmender Bedingungen erstellt werden kann.
Für jede übereinstimmende Bedingung, die Google zurückgibt, zeigt Ihnen das Tool von Dermatologen überprüfte Informationen zusammen mit häufig gestellten Fragen und ähnlichen übereinstimmenden Bildern. Von dort aus können Sie Ihre Forschung vorantreiben oder die Entscheidung treffen, selbst einen Arzt aufzusuchen. Das Tool soll Ihren Arzt, eine persönliche Untersuchung oder Tests nicht ersetzen; Stattdessen sagt Google: „Wir hoffen, dass es Ihnen Zugang zu maßgeblichen Informationen gibt, damit Sie eine fundiertere Entscheidung über Ihren nächsten Schritt treffen können.”
Verwendung des Tools zur Verbesserung des Tuberkulose-Screenings
Zusätzlich zu seinem Dermatologie-Hilfstool teilte Google auch Forschungsergebnisse darüber mit, wie es sein KI-basiertes Screening-Tool einsetzt, um „potenzielle Tuberkulose-Patienten für Folgetests zu identifizieren”. Google leistet außerdem einen Beitrag zur „ The End TB Strategy ” der Weltgesundheitsorganisation, um die Krankheitsfälle zu reduzieren.
Derzeit betrifft TB jedes Jahr etwa 10 Millionen Menschen und infiziert überproportional Menschen in Ländern mit niedrigem bis mittlerem Einkommen. Früherkennung ist der Schlüssel, aber es ist immer noch ziemlich schwierig, da die Symptome denen anderer häufiger Atemwegserkrankungen sehr ähnlich sind. Und während kostengünstige Screenings (wie Röntgenaufnahmen des Brustkorbs) helfen, sind Experten nicht immer in der Nähe, um die Ergebnisse zu interpretieren. Das KI-Tool von Google kann dazu beitragen, dies zu ändern und dabei Zeit und Geld zu sparen.
Das Deep-Learning-System des Unternehmens kann Patienten, die höchstwahrscheinlich eine aktive Lungentuberkulose haben, erfolgreich und genau auf einem Röntgenbild identifizieren. Das Screening-Tool wird innerhalb des Prozesses als Schritt implementiert, bevor ein teurerer diagnostischer Test bestellt wird. Dies kann den Patienten potenziell 80 % der Kosten pro positivem TV-Fall einsparen.
Das Tool hat eine ähnliche falsch-negative und falsch-positive Rate wie 14 Radiologen, selbst bei Patienten mit HIV (was die Erkennung erschwert). Google testete das Tool auch mit nicht identifizierten Daten von Patienten aus fünf Ländern, damit es für eine größere Vielfalt von Rassen und Ethnien genauer funktioniert.
Um diese Erkenntnisse in der realen Welt anzuwenden, hat Google die Schwellenwerte des KI-Systems kalibriert, das eine Zahl zwischen 0 und 1 als TB-Risikoindikator liefert. Die Forschung „schlägt vor, dass jede Klinik von diesem Standardschwellenwert ausgehen und darauf vertrauen kann, dass das Modell ähnlich wie Radiologen funktioniert, was den Einsatz dieser Technologie erleichtert. Von dort aus können Kliniken den Schwellenwert basierend auf lokalen Bedürfnissen und Ressourcen anpassen.”
Angesichts der laufenden weltweiten Bemühungen hofft die Weltgesundheitsorganisation, dass dies – zusammen mit früheren Screenings – dazu beiträgt, die Anzahl zukünftiger Fälle im nächsten Jahrzehnt zu reduzieren.
Quelle: Google