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Den Adenomen auf der Spur

KI-gesteuerte Darmspiegelung

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz bei einer Koloskopie (Darmspiegelung) lassen sich bis zu 15 Prozent mehr Polypen im Darm aufspüren als bei einer konventionellen Untersuchung. Das zeigen erste Studien, die zur Effektivität KI-gestützter Darmspiegelungen veröffentlicht wurden. Die Studien zeigen auch, dass die Detektionsrate, also die Rate an entdeckten Polypen, im Laufe eines Tages abnimmt. Denn eine Darmspiegelung ist nicht nur für Patientinnen und Patienten, sondern auch für die Ärzte anstrengend – am späten Nachmittag sind viele nicht mehr so konzentriert wie früh am Morgen. Die künstliche Intelligenz hilft, diese menschliche Schwäche zu überbrücken. Die künstliche ist immer fit.

Bei meinen Untersuchungen begleitet und unterstützt mich ein neutrales, immer gleich aufmerksames System.

Christian Gerges

Priv. Doz. Dr. med. Christian Gerges, Chefarzt der Abteilung für interventionelle gastroenterologische Endoskopie an der Universitätsmedizin Essen, setzt ein solches System ein. Christian Gerges: „Bei meinen Untersuchungen begleitet und unterstützt mich ein neutrales, immer gleich aufmerksames System.“ Es macht den geschulten Blick des Gastroenterologen nicht überflüssig, lenkt ihn aber gezielt mittels einer speziellen Computer-Software auf verdächtige Stellen an der Darmschleimhaut.

Während einer Darmspiegelung untersuchen die Fachärztinnen und -ärzte nicht nur den Darm, sie entfernen auch direkt Schleimhautvorwölbungen, die in der Zukunft entarten könnten. Schlägt das System an, gibt es zudem Hinweise, um welche Art von Polyp es sich handelt. Der Arzt kann den Polypen dann mit einer Schlinge direkt entfernen und damit das Darmkrebsrisiko an dieser Stelle für den Patienten ausschalten.

Das System basiert auf einem Bilderkennungsprogramm. Es scannt das Endoskopie-Livebild. Künstliche Intelligenz macht es zu einem lernenden System. Bereits in der Entwicklungsphase hat es mittels großer Datenmengen gelernt, Polypen zu identifizieren. Durch den sekundenschnellen Abgleich von Millionen von Einzelbildern spüren die Algorithmen verdächtige Strukturen im Darm eigenständig auf und lernen immer mehr hinzu, werden also immer genauer.