Die KI könnte MRT-Scans bis zu 10 mal schneller machen.

Ein MRT zu machen bedeutet, sich in einer verrauschten, klaustrophobischen Röhre zu befinden. Für viele ist das kein Spaß. Für andere – wie Kinder oder sehr unwohl – ist es schlimmer. Um diese Diagnosewerkzeuge noch schneller laufen zu lassen, erforschen die Forscher eine neue Taktik: Sie nutzen künstliche Intelligenz, um die von der MRT-Maschine erzeugten Rohdaten zu nutzen und lesbare Bilder zu erzeugen.

Der Grund, warum MRT-Scans langsam sind, erklärt Daniel Sodickson, Professor an der Radiologischen Abteilung der NYU School of Medicine, ist, dass sie alle notwendigen Daten erfassen müssen, um ein schönes Bild für einen Radiologen zu erzeugen. Ein Kniescan kann etwa 15 bis 20 Minuten dauern; ein Gehirn 30 Minuten; die Darstellung eines Herzens kann eine Stunde dauern. Aber was wäre, wenn Sie diese Maschine schneller laufen lassen könnten und trotzdem ein brauchbares Bild erhalten würden?

Mit Hilfe der KI “kann es möglich sein, weniger Daten und damit schneller zu erfassen, während gleichzeitig der gesamte Informationsgehalt der Magnetresonanzbilder erhalten oder sogar verbessert wird”, sagt Sodickson.

So würden sie es machen: Sie würden den MRT-Scan schneller durchführen und dabei weniger Rohdaten sammeln. Aber anstatt diese Rohdaten auf traditionelle Weise zu interpretieren – was einen bewährten mathematischen Prozess ohne KI beinhaltet – trainieren sie künstliche Intelligenz, um die Daten-Bild-Konvertierung durchzuführen. Wenn Forscher versuchen, die Fast-MRT-Daten auf traditionelle Weise zu interpretieren, sind die Ergebnisse schlecht, weil es überhaupt nicht genügend Daten gibt. Mit KI sind sie besser.

Ziel ist es jetzt, einen MRT-Scan bis zu 10 mal schneller durchführen zu können und ein Bild mit der erforderlichen Genauigkeit zu erhalten. Forscher von NYU arbeiten seit 2016 an dieser Idee, und jetzt haben sie angekündigt, dass sie mit dem KI-Forschungsflügel von Facebook, genannt FAIR, zusammenarbeiten, um sie voranzutreiben.

Schnellere MRTs wären eine gute Sache – Patienten würden weniger Zeit in Geräten verbringen, und Bildgebungszentren und Krankenhäuser könnten mehr Tests pro Tag durchführen. Ein weiterer Vorteil dieser Forschung ist, dass, wenn ein MRT schnell genug laufen könnte, ein Arzt einen dieser Scans anstelle einer traditionellen Röntgen- oder CT-Untersuchung anordnen und den Patienten vor der Strahlendosis bewahren könnte, die er sonst erhalten würde, da die Magnetresonanztomographie keine Strahlung verwendet, um ihre Arbeit zu verrichten, wie diese anderen Scans es tun.

Das Projekt stellt einen interessanten Ansatz zur Integration künstlicher Intelligenz in die Medizin dar. Die KI wird häufig verwendet, um zu analysieren, was in einem Bild enthalten ist; im täglichen Leben können dies Bilder von Pasta oder Hot Dogs sein, die beispielsweise bei Yelp hochgeladen wurden. Oder, im Falle von medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, haben Forschungsstudien mit Hilfe der KI untersucht, um Tuberkulose bei Röntgenaufnahmen oder Knien aus MRTs zu analysieren. Und in Zusammenarbeit mit dem englischen Alphabet DeepMind und dem Moorfields Eye Hospital wird die KI dreidimensionale Scans des Augenrückens von Patienten analysieren und sogar Behandlungsvorschläge machen.

Aber in diesem Fall ist die Strategie anders: Die KI hilft, das Bild überhaupt erst zu schaffen.

“Die KI ist in der Lage, Transformationen zu erlernen, die für den menschlichen Geist nicht sofort offensichtlich sind”, sagt Sodickson und bezieht sich auf den Prozess der Transformation der Rohdaten in das Bild, das Radiologen später lesen. “Erste Anzeichen sind sehr positiv, dass dies etwas ist, was die KI gut machen kann.”

Natürlich klingt die Erstellung eines Bildes aus weniger Daten als üblich riskant – was wäre, wenn die KI diese Daten so interpretieren würde, dass sie ein schönes Bild ergeben, aber etwas Kritisches übersehen hätten? Ein kleiner Riss in einem Band oder ein kleiner Tumor? Sodickson sagt, das ist das größte Problem auf ihrem Radar. “Wir müssen sicher sein, dass das, was wir präsentieren, die Wahrheit ist”, sagt er. “Wir haben viele Möglichkeiten, das zu testen.”

Die KI erzeugt noch keine Bilder aus den schnellen Scans, die so gut sind wie die Bilder aus den langsameren, normalen Scans, obwohl die KI bereits eine bessere Arbeit leistet, um Bilder aus weniger Daten zu erzeugen, als es bisherige Methoden konnten. “Sie sind besser als alles, was wir vorher bekommen konnten, sie sind einfach noch nicht ganz so gut wie der volle[Scan]”, sagt er.