Künstliche Intelligenz in der gastrointestinalen Endoskopie

(Foto: privat)
Kliegis, L.; Weigt, J.
Klinik für Gastroenterologie, Hepatologie und Infektiologie, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
mit Universitätsklinikum Magdeburg
Künstliche Intelligenz ist in vielen Bereichen als Ergänzung menschlicher Ressourcen zur Bewältigung verschiedenster alltäglicher Aufgaben nicht mehr wegzudenken. Neben der Gesichtserkennung an Smartphone-Kameras, Schachcomputern oder autonom fahrenden Fahrzeugen ist ihr Einzug in die Medizin eine logische Konsequenz der technischen Entwicklung der letzten Jahrzehnte und wird zunächst neben der Radiologie unter anderem in den bildgebenden Bereichen der Histopathologie, Ophthalmologie, Dermatologie und Endoskopie erwartet. In jüngster Zeit wurden verschiedene Ansätze für diagnostische Assistenzsysteme in der gastrointestinalen Endoskopie vorgestellt, deren Anwendungen von der Ösophagogastroduodenoskopie über Kapselendoskopie bis zur Koloskopie reichen.
Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit solchen Assistenzsystemen stellt eine neue Herausforderung für Ärzte dar und setzt mitunter gute Kenntnisse über die technischen, mathematischen und terminologischen Grundsätze künstlicher neuronaler Netze voraus. In diesem Artikel wird ein Überblick über Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz in der gastrointestinalen Endoskopie gegeben und der Schwerpunkt auf die automatisierte Detektion und Charakterisierung von Kolonpolypen in der Koloskopie gelegt.