Künstliche Intelligenz Medizinische Bilddaten einfacher und sicher analysieren

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Universitätsklinikum Leipzig

Technische Universität Kaiserslautern

Künstliche Intelligenz könnte in ein paar Jahren im Klinikalltag zum Einsatz kommen, um etwa personalisierte Diagnosen und Therapien zu ermöglichen. Allerdings steckt die Technologie noch in einem anfänglichen Stadium. Ein Forscherteam aus Kaiserslautern und Leipzig arbeitet an einem System, das medizinische Daten automatisch analysiert und deren Unsicherheiten visualisiert.

Bildgebende Verfahren spielen in der Medizin eine wichtige Rolle. Sie kommen u. a. bei der Suche nach einem Blutgerinseln im Gerhirn oder vor Operationen, zum Einsatz. So helfen Bilder von Magnetresonanztomografien (MRT) Chirurgen beispielsweise vor einer Operation, einen Eingriff zu planen. Den Techniken gemein ist, dass jede Menge Daten anfallen. „Sie automatisch zu analysieren und zu visualisieren, ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur personalisierten Medizin“, sagt Dr. Christina Gillmann, Informatikerin an der Universität Leipzig. „Dieser Bereich hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen.“

Das Team um Gillmann und Robin Maack, aus der Arbeitsgruppe Computer Graphics and Human Computer Interaction an der Technischen Universität Kaiserslautern, entwickelt derzeit ein einheitliches System, um medizinische Bilddaten zu verarbeiten, auszuwerten und deren Unsicherheiten zu visualisieren. Es trägt den Namen Guardian, zu Deutsch „Hüter“.

KI wertet Daten aus

Dabei arbeiten die Forscher mit Künstlicher Intelligenz (KI). KI-Verfahren, wie neuronale Netzwerke und das maschinelle Lernen, machen es möglich, Daten automatisch zu analysieren und zu visualisieren. Neuronale Netzwerke lernen anhand von Daten, mit denen sie trainiert bzw. „gefüttert“ werden – z. B. aus CT-Bilddaten, die ein Arzt zuvor bearbeitet hat. Auf diese Weise fließen technische Informationen, aber auch medizinische Erfahrung ein. Dabei gilt: Je mehr Daten diese Verfahren auswerten können, desto besser werden die Ergebnisse.

Ihre Technik gestalten die Forscher so, dass sie einfach in der Handhabung ist. „Hier können Kliniken z. B. ihre trainierten neuralen Netze laden und diese mit zur Verfügung gestellten aufbereiteten Daten kombinieren, etwa bei Aufnahmen zu einem Schlaganfall“, erklärt Maack. Das System wertet die Daten aus und visualisiert die Ergebnisse. „Das geschieht automatisch, ohne dass IT-Kenntnisse notwendig sind. Zudem zeigt unsere Technik die Unsicherheiten an“, erklärt Maack weiter. Das bedeutet: Die Ärzte können sich die Daten noch einmal anschauen und bei Bedarf gemeinsam eine Entscheidung treffen, was im Einzelfall die beste Behandlung ist.

Das System steht als Open-Source-Anwendung frei zur Verfügung.

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