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Mediziner und Software-Entwickler trainieren KI-Plattform zur Vermessung der Leber

Lernfähige Computerassistenten, die Ärzte bei ihren Diagnosen und Therapieplanungen unterstützen, halten Einzug in Krankenhäuser und Arztpraxen. Bislang wurden deren "Deep-Learning"-Algorithmen im Wesentlichen von Informatikern konzipiert und geschrieben. Das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin Mevis in Bremen entwickelt Künstliche-Intelligenz-Systeme (KI) nun in enger Zusammenarbeit mit Medizinern. Erste Resultate präsentieren die Forscher vom 26. November bis 1. Dezember auf der weltweit wichtigsten Kongressmesse für Radiologen, der RSNA 2017 in Chicago.

Kognitive Computerassistenten unterstützen Mediziner bei Arbeiten, die langwierig, monoton und immer wiederkehrend sind – etwa, wenn es darum geht, die Umrisse eines Organs auf einer CT-Aufnahme präzise zu bestimmen. Außerdem sind die Assistenten in der Lage, Informationen aus medizinischen Bilddaten herauszudestillieren, die ein Mediziner beim bloßen Blick auf den Bildschirm kaum zu erkennen vermag.

Das Besondere an diesen Assistenten: sie sind lernfähig. Je mehr Bilddaten sie im Laufe der Zeit prozessieren, desto präziser erkennen sie die Umrisse eines Organs auf einer Aufnahme. "Indem wir die Software gezielt trainieren, machen wir sie mit der Zeit immer leistungsfähiger", erklärt Mevis-Experte Markus Wenzel.

Bislang werden Entwicklungen für solche Assistenten oft im Rahmen spezieller Wettbewerbe – sogenannter Challenges – miteinander verglichen. Das Prinzip: Zu Beginn erhalten mehrere konkurrierende Programmierer-Teams den gleichen medizinischen Datensatz. Auf dessen Grundlage trainieren die Bildverarbeitungs-Experten dann ihre Algorithmen. Am Ende hat die Software, die die gestellte Aufgabe anhand eines unabhängigen Datensatzes am besten erledigt, den Wettbewerb gewonnen. Da die Algorithmen auf denselben Datensatz angewendet werden, sind die Resultate sehr gut vergleichbar. Aber: "Diesen Challenges mangelt es aus Sicht der Kliniker nicht selten an Praxisrelevanz", so Wenzel.

Aus diesem Grund binden die Bremer Experten nun die Mediziner noch enger als bislang in die Software-Entwicklung ein – so in einem laufenden Pilotprojekt an der Asklepios-Klinik Barmbek in Hamburg. Hier geht es unter anderem darum, das Volumen der Leber auf einer CT- oder MRT-Aufnahme im Laufe einer Therapie präzise zu vermessen: Wie zum Beispiel verändert sich die Größe eines Organs durch eine wiederholte Bestrahlung?

Diese Volumenbestimmung ist besonders bei großen oder komplexen Organen wie der Leber eine zeitaufwendige Prozedur. Ein Computerassistent könnte sie dem Arzt weitgehend abnehmen, indem er das Organ auf der Aufnahme automatisch erkennt und sein Volumen erfasst.

Die KI-Plattform der Fraunhofer-Forscher basiert auf bereits vorhandenen Bilddaten. Die Mediziner bringen sich im Rahmen ihrer täglichen Arbeiten in die weitere Entwicklung ein: Regelmäßig speisen sie neue Fälle aus ihrer üblichen Routine in die Software. Dann begutachten sie, was der Assistent aus diesen neuen Datensätzen macht und korrigieren dessen Ergebnisse.

"Dadurch sehen die Kliniker jederzeit, auf welchem Lernstand der Computer ist und können regelmäßig Verbesserungshinweise geben", erklärt Wenzel. "Wir Entwickler können dann gezielt auf ihre Bedürfnisse und etwaige Probleme reagieren." Der Computerassistent erfährt somit ein praxisrelevantes Training und wird nach und nach immer leistungsfähiger.

"In die Entwicklung solcher lernenden Assistenten so direkt eingebunden zu sein, ist nicht nur wissenschaftlich spannend", betont Roland Brüning, Chefarzt der Radiologie und Neuroradiologie an der Asklepios-Klinik in Hamburg Barmbek. "Es hilft mir auch, Vertrauen in die Fähigkeiten der Software zu gewinnen."

"Innerhalb des nächsten Jahres werden wir unsere Plattform zu einem marktfähigen Angebot entwickeln", kündigt Wenzel an. Mit der Software soll es dann auch möglich sein, einen Algorithmus in mehreren Kliniken gleichzeitig und unabhängig voneinander zu trainieren, um ihn danach zu einer einzigen Software zu fusionieren.

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