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Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Radiologie

Radiologen verwenden immer häufiger Deep-Learning-Algorithmen, um Krankheiten in medizinischen Scans von Patienten zu identifizieren. Doch wer ist verantwortlich, wenn den Programmen ein Fehler unterläuft?

Als Regina Barzilay mit Anfang 40 routinemäßig eine Mammografie durchführen ließ, zeigte das Bild weiße Flecken in ihrem Brustgewebe. Das kann auf eine Krebserkrankung hindeuten oder völlig harmlos sein – selbst den besten Radiologen fällt es oft schwer, den Unterschied zu erkennen. Barzilays Ärzte waren optimistisch und meinten, man müsse sich nicht sofort darum sorgen. »Ich hatte bereits Krebs, aber sie haben ihn nicht gesehen«, sagt Barzilay im Nachhinein.

In den folgenden zwei Jahren unterzog sie sich einer zweiten Mammographie, einem MRT und einer Biopsie, die allesamt weiterhin unklare oder gar widersprüchliche Befunde lieferten. Schließlich diagnostizierten die Mediziner 2014 Brustkrebs; allein schon der Weg dahin war unglaublich frustrierend für Barzilay. »Wie kann man drei Tests machen und dabei drei verschiedene Ergebnisse erhalten?«, fragte sie sich.

Inzwischen ist der Krebs geheilt. Doch Barzilay blieb weiterhin entsetzt darüber, dass sich die Behandlung vieler Patienten verzögert, weil man die Ergebnisse einer Mammografie nicht immer richtig deuten kann. Das wollte sie unbedingt ändern – und traf daher eine Entscheidung, die ihre Karriere und ihr Leben nachhaltig veränderte …

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