Forscher veröffentlichen eine auf Bildanalyse trainierte Künstliche Intelligenz, die Covid-19 in Röntgen-Thorax-Untersuchungen erkennt. Warum das wichtig ist und womöglich dennoch zu spät kommt.

Ein schnelles Screening möglicherweise infizierter Personen ist eine der wichtigsten Maßnahmen im Kampf gegen die Corona-Pandemie. Aktuell setzen Krankenhäuser auf zwei Diagnoseverfahren: Labortests (PCR-Test) von Sekretproben aus Nase und Rachen und Bildaufnahmen der Lunge.

Letztere werden durch Röntgen und CT erstellt und erlauben im Gegensatz zu den zeitaufwendigen Labortests eine schnelle Erstdiagnose durch vor Ort verfügbare Fachkräfte.

Doch mit rasant steigenden Fallzahlen könnte es selbst bei schnellen Diagnosen zu starken Verzögerungen kommen. Die Bildanalyse-KI “COVID-Net” von Forschern der Universität Waterloo und der KI-Firma DarwinAI soll das ändern.

KI-Radiologe spezialisiert auf Covid-19

COVID-Net ist auf die Analyse von Röntgenaufnahmen spezialisiert und soll helfen, die Diagnostik bei großen Patientenzahlen zu beschleunigen. In einem Test-Datensatz erkannte COVID-Net 100 Prozent der Covid-19-Fälle – diagnostizierte jedoch auch fälschlicherweise einige bakterielle Infekte als Covid-19. Diese Fehlalarme würden das Gesundheitssystem zusätzlich belasten, schreiben die Forscher.

Die Ergebnisse sind jedoch insgesamt mit Vorsicht zu genießen: Zwar wurde COVID-Net mit knap…

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