Mediziner-Wettkampf: Künstliche Intelligenz schlägt menschliche Experten 1:0

Bei Schach und Go haben Künstliche Intelligenzen längst die menschlichen Weltmeister geschlagen. Aber auch im medizinischen Alltag erweisen sie sich zunehmend unverzichtbar. Die Zielsetzung war nicht zufällig gewählt: „Um biologische Prozesse genauer zu verstehen, ist es wichtig, zu wissen, wo in einer Zelle sich ein Protein befindet. Dies ist ein wichtiger Hinweis auf die Funktion des Proteins und hilft auch, Krankheiten besser zu verstehen“, erklärt Elisabeth Rumetshofer vom Institute für Machine Learning.

Nicht so einfacher Lernprozess für Künstliche Intelligenz

Mithilfe von tausenden Beispielbildern lernte die Künstliche Intelligenz, Muster zu erkennen. Diese Erkenntnisse helfen ihr, Proteine auch in neuen Bildern zuzuordnen. „Die große Schwierigkeit war, der Künstlichen Intelligenz überhaupt mal beizubringen, wie Zellstrukturen aussehen“, so Rumetshofer. Die Algorithmen brauchen zehntausende Bilder, um nach und nach zu lernen, eine Zelle zu erkennen. Bis hierhin ist der Mensch im Vorteil: Unser Gehirn erkennt schon nach wenigen Bildern klare Muster.

Auch Experten erhielten Spezialtraining

Die JKU-KI trat gegen drei Gegner an: Andere Objekterkennungs-KIs, eine Gruppe aus drei Experten und eine Gruppe aus 25 Studierenden mit Life Science Hintergrund. Diese erhielten zuvor noch ein spezielles Training, um die Künstliche Intelligenz auch wirklich herausfordern zu können. Am entscheidenden Tag ging es darum, 200 Bilder zu analysieren, die weder Mensch noch Maschine je zuvor gesehen hatten.

Klarer Sieg für die Künstliche Intelligenz 

Menschliche Experten von der MedUni Wien und dem Kepler Universitätsklinikum lösten die Aufgabe in rund fünf Stunden. Die Dauer der Analyse: 26 Sekunden. Und während der beste Experte 72 Prozent der Proteine richtig zuordnen konnte, schaffte die Künstliche Intelligenz 91 Prozent – man könnte auch sagen: Spiel, Satz und Sieg.

Künstliches Genie bereits in den Startlöchern

„In der Praxis ist der Einsatz in mehreren Bereichen relevant. Zum einen in der Pathobiologie, wenn es darum geht, genetische Mutationen zu erkennen. Aber auch in der Medikamentenentwicklung, um zu prüfen, wo und wie Proteine überhaupt wirken.“ Die JKU-KI wäre technisch für den medizinischen Alltag auch bereits einsatzbereit. „Das Hindernis liegt in den unterschiedlichen Biotechnologien“, erklärt Rumetshofer. Zu lösen wäre das Problem durch einheitliche Standards. Aber selbst ohne solche Regeln: „Notfalls muss man die KI eben verschiedene Rahmenbedingungen lernen lassen.“ Mittelfristig wird die neue JKU-Technologie aus der Medizinforschung jedenfalls nicht mehr wegzudenken sein.