Zusammenfassung
Durch die Vorsorgekoloskopie lässt sich die Inzidenz und die Sterblichkeit des kolorektalen
Karzinoms effektiv senken. Die Adenomdetektionsrate (ADR = engl. adenoma detection
rate) stellt ein entscheidendes Qualitätskriterium der Vorsorgekoloskopie dar. Die
Nutzung computerbasierender Assistenzsysteme in der Endoskopie bietet große Chancen,
die Adenomdetektionsrate weiter zu steigern und für eine weitere Qualitätssicherung
in der Endoskopie zu sorgen.
Die theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz wurden bereits in den 1950er-Jahren
gelegt, eine breite Anwendung ist jedoch erst jetzt durch die Entwicklung schneller
Computer und die Verfügbarkeit großer digitaler Datenmengen möglich. Das Deep Learning
(dt. mehrschichtiges Lernen oder tiefes Lernen) stellt eine Form des maschinellen
Lernens dar, bei dem durch Nutzung eines künstlichen neuronalen Netzwerks nach einer
Lernphase komplexe Aufgaben gelöst werden können. Es eignet sich für Anwendungen,
die für das menschliche Gehirn keine große Anstrengung darstellen (wie z. B. Gesichts-
oder Spracherkennung), die jedoch mit konventionellen Methoden sehr aufwendig zu programmieren
sind.
Für den Einsatz in der Endoskopie wurden auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme
zur computergestützten Polypendetektion (engl. computer aided Detection = CADe), computergestützte
Diagnose (engl. computer aided diagnosis = CADx) und zum computergestützten Monitoring
(engl. computer aided monitoring = CADm) erfolgreich in Studien getestet. Erste kommerzielle
Systeme zur Polypendetektion und zur optischen Biopsie im Kolon sind bereits erhältlich
und konnten in Studien eine Steigerung der ADR durch Einsatz der künstlichen Intelligenz
belegen.
Computergestützte Assistenzsysteme auf Basis des Deep Learning könnten in naher Zukunft
zum Standard in der Endoskopie werden, um eine optimale Polypendetektion, akkurate
Diagnosestellung und objektives Untersuchungsmonitoring zu gewährleisten.
Schlüsselwörter
Endoskopie - künstliche Intelligenz - Deep Learning - Polypendetektion
