Das Brustkrebs-diagnostizierende «Gehirn» des jungen Wissenschaftlers gewinnt die Google Science Fair

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Ein High-School-Junior hat ein Computergehirn geschaffen, mit dem Brustkrebs mit einer Empfindlichkeit von 99 Prozent diagnostiziert werden kann. Die 17-jährige Brittany Wenger aus Sarasota, Florida, hat eine App zur Brustkrebsdiagnose geschrieben, die auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk basiert. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um ein Computerprogramm, dessen Struktur von der Art und Weise inspiriert ist, in der sich Gehirnzellen miteinander verbinden. Sie gewann den Hauptpreis auf der Google Science Fair für ihre Erfindung, die am 23. Juli in Palo Alto, Kalifornien, stattfand

Wie andere künstliche Intelligenz-Programme, künstliche neuronale Netze "lernen" Was ist zu tun, wenn sie die Beispiele analysieren, die sie erhalten, und wenn sie mehr Beispiele erhalten, erzielen sie eine bessere Leistung. Darüber hinaus können sie Muster in Daten erkennen, die für das menschliche Gehirn oder andere Arten von Programmen zur Analyse zu komplex sind. Erst im vergangenen Juni bauten Google-Forscher ein neuronales Netzwerk auf, das lernte, Katzen im Internet ohne Eingaben von außen zu erkennen.

Wenger wollte, dass ihr Computergehirn an Brustkrebs arbeitet, weil der am wenigsten invasive diagnostische Test für die Krankheit, genannt Feinnadelaspirat, auch der am wenigsten sichere ist. Wenn die Ergebnisse nicht eindeutig sind, müssen Patienten häufig eine zweite Biopsie mit einer größeren Nadel oder sogar eine Operation durchführen. Wenger wollte die Erfolgsquote des weniger invasiven Tests steigern.

Der junge Wissenschaftler gab verschiedene öffentlich zugängliche Daten zu künstlichen neuronalen Netzen aus Feinnadelaspirationstests bei Brustkrebspatientinnen bekannt. Durch die Analyse der Daten lernte jedes der neuronalen Netze, wie Brustkrebs diagnostiziert werden kann, basierend auf einigen Merkmalen der verschiedenen Feinnadel-Aspirat-Proben. [10 Dinge, die du nicht über das Gehirn wusstest]

Wenger testete drei im Handel erhältliche neuronale Netze und eines, das sie selbst mit Java programmierte, einer Computersprache, die sie in der Schule gelernt hatte. Dies schrieb sie auf der Webseite, die sie bei der Bewerbung für die Google Science Fair eingerichtet hatte.

Ihr eigenes Netzwerk war das zuverlässigste, fand sie. Als sie es mit 681 Feinnadelaspiratproben testete, stellte ihr Programm für 94 Prozent der Fälle die richtigen Diagnosen und identifizierte mehr als 99 Prozent der Krebsfälle korrekt. Das Programm sagte, dass seine Analyse war "nicht schlüssig" ungefähr 4 Prozent der Zeit. Weniger als 1 Prozent der Antworten waren falsch-negative Ergebnisse — gutartige Diagnosen für Klumpen, die tatsächlich krebsartig waren. Ein Ergebnis, das sie besonders vermeiden wollte, schrieb sie auf ihrer Projektseite. Kommerzielle neuronale Netze wiesen eine falsch negative Rate von ungefähr 5 Prozent auf.

"Ich denke, es könnte krankenhausreif sein," Sie erzählte einer lokalen ABC-Station, die sie im März interviewte.

Wenger hostet ihre App Cloud4Cancer online, damit andere Ärzte ihre eigenen Daten eingeben können. Bei mehr Daten sollte es sogar noch besser funktionieren, schrieb sie. Sie glaubt auch, dass ihr Ansatz verwendet werden kann, um neuronale Netze zu bilden, die andere Krankheiten diagnostizieren, einschließlich Prostatakrebs und Eierstockkrebs.

Ihr Google-Gewinn bringt ihr ein Praktikum bei einer der Institutionen ein, die die Google Science Fair veranstalten, eine Reise zu den Galapagos-Inseln, eine Trophäe aus weißen Legosteinen und ein Stipendium in Höhe von 50.000 US-Dollar für das College. Zukünftig möchte sie Informatik studieren und als pädiatrische Onkologin arbeiten, sagte sie gegenüber ABC.

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