Die 17-jährige Brittany Wenger hat mit Cloud 4 Cancer ein neuronales Netzwerk geschaffen, dass auf Basis von neun Indikatoren Muster erkannt, die auf einen bösartigen Tumor hindeuten.
Brustkrebs zählt bei Frauen zu den am häufigsten diagnostizierten und tödlichsten Krebsarten. Eine in acht Frauen wird im Laufe ihres Lebens mit Brustkrebs diagnostiziert. Doch dann regelmäßiger Vorsorgeuntersuchungen und der daraus resultierenden frühen Erkennung des Brustkrebs, ist die Mortalitätsrate seit den 1990er Jahren deutlich gesunken. Ein neues Screening Werkzeug, das von einer 17 Jahre alten Schülerin in den USA entwickelt worden ist, könnte es Ärzten erlauben, mehr Frauen früher zu diagnostizieren.
Minimal-invasiv & genau
Brittany Wengers minimal-invasive App Cloud 4 Cancer kann Brustkrebs im frühen Stadium mit einer Genauigkeit von 99,1% erkennen und ist somit genauer als alle existierenden kommerziellen Produkte. Je weniger invasiv eine Methode ist, desto weniger genau ist sie normalerweise. Allerdings sind invasive Methoden auch gefährlicher und ungesünder, weshalb es extrem wichtig ist, minimal-invasive Diagnostiken zu haben, die dennoch sehr genau sind.
So funktioniert das künstliche Gehirn
Wenger hat das künstliche Gehirn von Cloud 4 Cancer mit Ergebnissen der Fein-nadelbiopsie gefüttert, der am wenigsten invasiven Untersuchung um die Bösartigkeit eines Tumors festzustellen. Hinter dem künstlichen Gehirn steht ein neuronales Netzwerk. Das ist eine Software, die in großen Datensätzen Muster erkennen kann, die zu komplex für Menschen ist. Basierend auf Feinnadelbiopsie-Daten der Universität von Wisconsin ist das neuronale Netzwerk in der Lage zu erkennen, welche Kombination der neun Faktoren (u.a. Größe des Tumors, Zellgröße, Adhäsion und Mitose) auf einen bösartigen Tumor hinweist.
(Bild: Basierend auf meinen fiktiven Eingaben erhalte ich die Diagnose, dass der Tumor bösartig ist)
Wenger hat das neuronale Netzwerk mit 681 Beispieldatensätzen getestet. Davon wurden 222 bösartige Tumor mit 93,67% Genauigkeit erkannt und 417 gutartige Tumore mit 99,52% Genauigkeit. Lediglich zwei bösartige Tumore wurden als gutartig erkannt und 15 gutartige als bösartig. Für 42 Datensätze konnte Cloud 4 Cancer kein Ergebnis finden.
Die Korrektheit in 99,1% der Fälle wird sich im Laufe der Zeit noch verbessern, da jeder zusätzliche Datensatz zu einer besseren Mustererkennung und somit auch einer größeren Genauigkeit führt.
(Grafik: Die Genauigkeit der Diagnosegen von Cloud 4 Cancer in Abhängigkeit der Anzahl der Trainingsdaten)
Wie bereits am Namen zu erkennen ist, läuft Wenger App in der Cloud. Sie hofft, dass Ärzte auf der ganzen Welt ihre eigenen Daten eingeben um dem neuronalen Netzwerk noch mehr Trainigsdatensätze bieten zu können. Außerdem könnten ähnliche neuronale Netzwerke entwickelt werden um andere Krebsarten zu untersuchen.
Video von Brittany Wenger
In diesem englischen Video erklärt Brittany Wenger Cloud 4 Cancer:
Quelle: brusterkrankungen.org vom 10.08.2012
1. Je weniger invasiv eine Methode ist, desto weniger genau ist sie normalerweise.
2. Wenger hat das künstliche Gehirn von Cloud 4 Cancer mit Ergebnissen der Fein-nadelbiopsie gefüttert, der am wenigsten invasiven Untersuchung um die Bösartigkeit eines Tumors festzustellen.
Sie hat also offenbar ihr neuronales Netzt mit maximal ungenauen Daten trainiert … wie können da überhaupt vernünftige Ergebnisse herauskommen? Und selbst wenn, wer will ausschließen, dass das NN nur auf ein Muster gestoßen ist, das von vorherein falsche Ergebnisse lieferte? Was ich noch so aus meinem Studium weiß ist das es bei einem NN stark auf die Eingangsdaten ankommt, sind die Mist, kommt auch nur Mist raus (dann aber konstant) 🙂
Wenn man sich mit dem Thema nachhaltig beschäftigt kommt man irgendwann zu der Überzeugung das weit mehr als 95% der Brustkrebsdiagnosen um Geschäftemacherei handelt.
Je weniger man zu diesen „Medizinmännern“ geht, um so weniger besteht die Gefahr an Krebs zu erkranken!
In Europa verteufelt man diese Medizinthese aber in Israel werden Patienten nach der germanischen Medizin behandelt……. seltsam saltsam