Forscher haben ein künstliches Intelligenz-System namens CytoDiffusion entwickelt, das mithilfe generativer KI – der Technologie hinter Tools wie DALL-E – die Form und Struktur von Blutzellen analysiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die primär Muster erkennen, kann CytoDiffusion eine Vielzahl normaler Blutzelltypen identifizieren und seltene oder abweichende Zellen aufspüren, die auf Erkrankungen wie Leukämie hindeuten können. Die Studie, veröffentlicht in Nature Machine Intelligence, entstand in Zusammenarbeit der Universitäten Cambridge, London (UCL) und Queen Mary. Blutausstriche enthalten Tausende Zellen, was eine manuelle Analyse durch Ärzte überfordert. „Menschen können nicht alle Zellen in einem Ausstrich prüfen – das ist einfach unmöglich“, sagt Simon Deltadahl von Cambridge, Erstautor der Studie. CytoDiffusion automatisiert diesen Prozess, filtert routinefälle heraus und markiert verdächtige Zellen für die menschliche Nachprüfung. Die Forscher trainierten das Modell mit über 500.000 Blutausstrich-Bildern aus dem Addenbrooke’s Hospital in Cambridge – dem umfangreichsten Datensatz dieser Art. Durch die Modellierung der gesamten Verteilung von Zellformen, anstatt nur Kategorien zu lernen, wurde das System robuster gegenüber Unterschieden in Geräten, Stoffen und Laboreinrichtungen. In Tests erkannte es Leukämie-assozierte Anomalien signifikant sensitiver als bestehende Systeme und erreichte bei geringerem Trainingsaufwand vergleichbare oder bessere Ergebnisse. Besonders hervorzuheben ist seine Fähigkeit, Unsicherheit zu quantifizieren: Im Gegensatz zu Ärzten, die manchmal falsch sicher sind, gibt CytoDiffusion an, wenn es unsicher ist. In einem „Turing-Test“ mit zehn erfahrenen Hämatologen konnten diese die von der KI generierten Blutzellenbilder nicht von echten unterscheiden – selbst Fachleute waren nur auf Zufallsniveau erfolgreich. Das Team veröffentlichte außerdem die weltweit größte öffentlich zugängliche Datenbank mit peripheren Blutausstrichen – über 500.000 Bilder –, um die Entwicklung neuer KI-Modelle zu fördern. Obwohl CytoDiffusion keine Ersatz für Ärzte ist, soll es sie unterstützen, indem es Routinefälle übernimmt und kritische Fälle frühzeitig markiert. Laut Professor Parashkev Nachev von UCL liegt der wahre Wert von KI in der Erweiterung der diagnostischen, prognostischen und präskriptiven Fähigkeiten – inklusive einer „metakognitiven“ Einsicht in eigene Grenzen. Die Forscher planen nun, die Geschwindigkeit zu erhöhen und das System in diversen Populationen zu testen, um Fairness und Allgemeingültigkeit zu gewährleisten. Die Arbeit wurde von mehreren Institutionen unterstützt, darunter Wellcome, British Heart Foundation und NHS. Industrieexperten sehen in CytoDiffusion einen Meilenstein für die klinische KI: „Die Fähigkeit, nicht nur zu erkennen, sondern auch zu wissen, wann man unsicher ist, ist entscheidend für vertrauenswürdige Diagnosesysteme“, sagt ein unabhängiger Experte für medizinische KI. Die Open-Data-Initiative könnte die Forschung weltweit beschleunigen. CytoDiffusion könnte künftig zu einem Standardwerkzeug in Hämatologie-Laboren werden, besonders in Ressourcen-begrenzten Regionen.