Medizin-Wettkampf

Zellbild (c) JKU
Gruppenfoto der JKU-Forscherinnen (c) JKU

11.02.2019

Eine Künstliche Intelligenz der Johannes Kepler Universität hat sich einem Wettkampf mit menschlichen ExpertInnen gestellt. Das Ziel: Proteine in einer Zelle zu erkennen. Das Ergebnis: Das JKU-Programm ließ den Profis keine Chance.

Bei Schach und Go haben Künstliche Intelligenzen längst die menschlichen WeltmeisterInnen geschlagen. Aber auch im medizinischen Alltag erweisen sie sich zunehmend unverzichtbar. Die Zielsetzung war nicht zufällig gewählt: „Um biologische Prozesse genauer zu verstehen, ist es wichtig zu wissen wo in einer Zelle sich ein Protein befindet. Dies ist ein wichtiger Hinweis auf die Funktion des Proteins und hilft auch, Krankheiten besser zu verstehen“, erklärt Elisabeth Rumetshofer, MSc vom Institute für Machine Learning (Leitung: Prof. Sepp Hochreiter).

Mithilfe von tausenden Beispielbildern lernte die KI, Muster zu erkennen. Diese Erkenntnisse helfen ihr, Proteine auch in neuen Bildern zuzuordnen. „Die große Schwierigkeit war, der KI überhaupt mal beizubringen, wie Zellstrukturen aussehen“, so Rumetshofer. Die Algorithmen brauchen zehntausende Bilder, um nach und nach zu lernen eine Zelle zu erkennen. Bis hierhin ist der Mensch im Vorteil: Unser Gehirn erkennt schon nach wenigen Bildern klare Muster. 
„Wir waren daher ziemlich gespannt und haben einen offenen Wettkampf erwartet“, sagt die JKU-Forscherin.

Menschliche Gegner mit Spezialtraining
Die JKU-KI trat gegen drei Gegner an: Andere Objekterkennungs-KIs, eine Gruppe aus 3 ExpertInnen und eine Gruppe aus 25 Studierenden mit Life Science Hintergrund. Diese erhielten zuvor noch ein spezielles Training, um die KI wirklich herausfordern zu können. Am entscheidenden Tag ging es darum, 200 Bilder zu analysieren, die weder Mensch noch Maschine je zuvor gesehen hatten. „Besonders schwierig war für die KI die hohe Auflösung und die sehr feinen Zellstrukturen“, so Rumetshofer.

Spiel, Satz und Sieg für die KI
Menschliche ExpertInnen von der MedUni Wien und dem Kepler Universitätsklinikum lösten die Aufgabe in rund 5 Stunden. Die Dauer der KI-Analyse: 26 Sekunden. Und während der beste Experte 72% der Proteine richtig zuordnen konnte, schaffte die JKU-KI 91% – eine mehr als klare Angelegenheit. „In der Praxis ist die KI in mehreren Bereichen relevant. Zum einen in der Pathobiologie, wenn es darum geht, genetische Mutationen zu erkennen. Aber auch in der Medikamentenentwicklung, um zu prüfen, wo und wie Proteine überhaupt wirken.“

KI in den Startlöchern
Die JKU-KI wäre technisch für den medizinischen Alltag bereits einsatzbereit. „Das Hindernis liegt in den unterschiedlichen Biotechnologien“, erklärt Rumetshofer. Zu lösen wäre das Problem durch einheitliche Standards. Aber selbst ohne solche Regeln: „Notfalls muss man die KI eben verschiedene Rahmenbedingungen lernen lassen.“ Mittelfristig wird die neue JKU-KI-Technologie aus der Medizinforschung jedenfalls nicht mehr wegzudenken sein.

Kontakt:
Elisabeth Rumetshofer
Institute für Machine Learning
Tel.: 0732 2468 4537  I  E-Mail: elisabeth.rumetshofer@jku.at

JOHANNES KEPLER UNIVERSITÄT LINZ
Altenberger Straße 69  I  4040 Linz, Österreich
www.jku.at