Gastroenterologie: Studie aus Würzburg zeigt Potenzial für KI-Training ohne Patientendaten
Eine internationale Studie zeigt, dass erfahrene Endoskopiker KI-generierte Polypenbilder häufig nicht sicher von echten Koloskopie-Aufnahmen unterscheiden können und diskutiert synthetische Bilddaten als Material für Ausbildung und KI-Training…
- Data und KI
Synthetische Koloskopie-Bilder sind inzwischen so realistisch, dass sie selbst erfahrene Endoskopiker regelmäßig täuschen. Das zeigt eine Studie mit 53 Fachleuten aus 46 Zentren in 14 Ländern. KI-generierte Polypenbilder wurden nur in 66 Prozent der Fälle korrekt als künstlich erkannt, die Gesamtgenauigkeit lag bei 73 Prozent. Die Arbeit ist in „Endoscopy International Open“ erschienen.
Entwickelt wurde das System von einem Forschungsteam um Philipp Sodmann und Prof. Alexander Hann von der Universitätsklinik Würzburg. Grundlage war ein Latent-Diffusion-Modell, trainiert auf mehr als 40 Millionen Einzelbildern aus über 7.000 Koloskopie-Untersuchungen aus acht Zentren. Es erzeugt Bilder typischer Polypenformen aus mehreren Paris-Klassen. Seltene oder besonders komplexe Befunde lassen sich nach Angaben der Autoren bislang nicht zuverlässig generieren.
Die Teilnehmenden waren bei KI-Bildern häufiger unsicher und brauchten länger für ihre Entscheidung. Einige orientierten sich nur an sehr feinen Merkmalen wie Schleimhautreflexen oder leichter Unschärfe. Embedding- und Distanzanalysen zeigen, dass die synthetischen Bilder keine bloßen Reproduktionen der Trainingsdaten sind. Vollständig ausschließen lässt sich das laut Autoren jedoch nicht.
Die Forschenden sehen erhebliches Potenzial für die medizinische Ausbildung. Synthetische Bilder könnten Datenschutzprobleme verringern und gezielt Eigenschaften wie Größe oder Form von Krebsvorstufen simulieren.
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