KI lernt vom Tier: Neuer Ansatz kann chirurgische Bildgebung verbessern

Forschende vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und Universitätsklinikum Heidelberg (UKHD) stellen eine Methode vor, mit der künstliche Intelligenz (KI) lernen kann, medizinische Bilddaten vom Tier auf den Menschen zu übertragen.

Das sogenannte „Xeno-Learning“ könnte zukünftig dazu beitragen, chirurgische Eingriffe sicherer und präziser zu machen. Und das, ohne dabei auf menschliche Trainingsdaten angewiesen zu sein.

Eine der größten Herausforderungen für Chirurgen ist die visuelle Beurteilung von Geweben. Beispielsweise dann, wenn sie zwischen pathologischen und gesunden Bereichen unterscheiden müssen oder kritische Strukturen schonen. Als Mittel zur Überwindung der Grenzen der visuellen Wahrnehmung gilt die Spektralbildgebung. Moderne hyperspektrale Kameras erfassen mehr Informationen als das menschliche Auge – etwa über die Durchblutung oder den Sauerstoffgehalt von Geweben.

KI-Algorithmen benötigen große Mengen an annotierten Bilddaten

Um die hochdimensionalen Spektraldaten in klinisch verwertbare Informationen zu überführen, ist der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) erforderlich. Doch damit KI-Algorithmen diese Daten sinnvoll nutzen können, brauchen sie große Mengen an „annotierten“ Bilddaten. Darunter verstehen Experten Datensätze, die von Medizinern mit zusätzlichen Informationen versehen wurden, um sie für maschinelles Lernen oder andere datenbasierte Analysen nutzbar zu machen. Solche Datensätze sind von Patientinnen und Patienten jedoch oft schwer oder gar nicht verfügbar – aus ethischen, rechtlichen und praktischen Gründen.

Gleichzeitig stehen aus Tierversuchen riesige standardisierte Bilddatensätze zur Verfügung, in denen gezielt verschiedene Gewebeveränderungen erzeugt und untersucht wurden. Genau hier setzt das Xeno-Learning an. Die Methode nutzt tierische Bilddaten, um die KI gezielt auf typische Veränderungen wie Durchblutungsstörungen vorzubereiten. Und dieses Wissen wird dann auf den Menschen übertragen.

Wissenstransfer über Artgrenzen hinweg

„Die Herausforderung war, dass die Gewebesignaturen von Mensch, Schwein und Ratte sich in den absoluten Werten stark unterscheiden“, erklärt Studienleiterin Lena Maier-Hein, Abteilungsleiterin am DKFZ und Direktorin am NCT Heidelberg. „Aber wir konnten zeigen, dass sich die Veränderungen bei Durchblutungsstörungen oder Kontrastmittelgaben in allen Spezies ähnlich verhalten. Genau diese relativen Veränderungen machen wir uns zunutze.“

In der Studie analysierten die Forschenden über 13.000 hyperspektrale Bilder von Menschen, Schweinen und Ratten – ein bislang einzigartiger Datensatz. Dabei zeigte sich: Klassische KI-Modelle, die mit tierischen Daten trainiert wurden, versagen beim Menschen. Mit dem neuen Xeno-Learning-Ansatz konnte diese Hürde jedoch überwunden werden. Die KI lernte nicht die absoluten Farbmuster, sondern die Veränderungsmuster bei bestimmten pathologischen Zuständen. Und sie konnte dieses Wissen erfolgreich auf menschliches Gewebe anwenden.

Ansatz hat großes Potenzial für die Chirurgie

Die Forschenden sehen großes Potenzial für die Anwendung in der Chirurgie: „Xeno-Learning ermöglicht den Einsatz von Spektralbildgebung auch dort, wo menschliche Daten fehlen“, so Maier-Hein, die auch eine Forschungsgruppe am Universitätsklinikum Heidelberg leitet. „Das ist ein wichtiger Schritt, um chirurgische Eingriffe in Zukunft sicherer und präziser zu machen.“

Damit ihr neuer Ansatz möglichst bald Einzug in den OP halten kann, haben die DKFZ-Forschenden den Programmcode und die vortrainierten Modelle anderen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zugänglich gemacht.

Über das DKFZ

Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist mit mehr als 3.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die größte biomedizinische Forschungseinrichtung in Deutschland. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erforschen im DKFZ, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Sie entwickeln neue Methoden, mit denen Tumoren präziser diagnostiziert und Krebspatienten erfolgreicher behandelt werden können. Beim Krebsinformationsdienst (KID) des DKFZ erhalten Betroffene, Interessierte und Fachkreise individuelle Antworten auf alle Fragen zum Thema Krebs.

Um vielversprechende Ansätze aus der Krebsforschung in die Klinik zu übertragen und so die Chancen von Patientinnen und Patienten zu verbessern, betreibt das DKFZ gemeinsam mit exzellenten Universitätskliniken und Forschungseinrichtungen in ganz Deutschland Translationszentren.

Das DKFZ wird zu 90 Prozent vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt und zu 10 Prozent vom Land Baden-Württemberg finanziert und ist Mitglied in der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren.