Ein von Raúl Castro Ortega, einem Forscher an der Polytechnischen Universität von Tulancingo, entwickeltes Modell der künstlichen Intelligenz schafft es, Brustkrebs mit einer Genauigkeit von 90 % zu erkennen. Die Ergebnisse wurden während des internationalen Kongresses SPIE Photonics Europe 2026 in Straßburg, Frankreich, vorgestellt.
Wie das System funktioniert
Das System nutzt Faltungs-Neuronale Netze mit Aufmerksamkeitsmechanismen zur Analyse von Brustthermographien. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden lernt das Modell selbstständig die Muster von gesundem und krankem Gewebe, ohne dass ein Spezialist zuvor die Eigenschaften der Bilder definiert. Dies verkürzt die Bearbeitungszeit und verbessert die Konsistenz der Ergebnisse.
Die Studie mit dem Titel „Brustthermographieanalyse mithilfe von Faltungsneuronalen Netzen mit Aufmerksamkeitsmechanismen“ verwendet einen Algorithmus, der auf der Wärmediffusionsgleichung basiert. Dieser Ansatz konzentriert die Analyse auf interessierende Thermogrammregionen und klassifiziert Gewebe mit einem hohen Maß an Empfindlichkeit und Spezifität.
Auswirkungen auf die Früherkennung
Die erreichte Genauigkeit stellt einen erheblichen Fortschritt für die Früherkennung von Brustkrebs dar, der die Überlebensraten verbessern und eine rechtzeitige Behandlung erleichtern kann. Der Forscher betonte, dass das System den Spezialisten nicht ersetzt, sondern vielmehr als unterstützendes Instrument für schnellere und konsistentere Diagnosen fungiert.
