Fraunhofer MEVIS

Mediziner und Software-Entwickler trainieren gemeinsam KI-Plattform

Forscher des Fraunhofer MEVIS binden Ärzte unmittelbar in die Entwicklung intelligenter Computerassistenten ein. Vorteil: So fließt der klinische Alltag in die Software.

Allmählich halten sie Einzug in Krankenhäuser und Arztpraxen – lernfähige Computerassistenten, welche die Ärzte bei ihren Diagnosen und Therapieplanungen unterstützen. Bislang wurden solche Deep-Learning-Algorithmen im Wesentlichen von Informatikern konzipiert und geschrieben. Das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen entwickelt nun solche KI-Systeme (künstliche Intelligenz) in enger Zusammenarbeit mit Medizinern.

Assistenten unterstützen Mediziner

Kognitive Computerassistenten unterstützen Mediziner bei Arbeiten, die langwierig, monoton und immer wiederkehrend sind, beispielsweise um 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 den Assistenten: sie sind lernfähig. Je mehr Bilddaten sie im Laufe der Zeit prozessieren, umso präziser werden sie die Umrisse eines Organs auf einer Aufnahme erkennen. Dazu haben die Experten von MEVIS die Software gezielt trainiert und sie ist mit der Zeit immer leistungsfähiger geworden.

Enger mit der Software verbunden

Aus diesem Grund binden die Experten des Fraunhofer MEVIS die Mediziner in ihren Projekten 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?


Zunächst mussten die Fachleute in der Barmbeker Klinik die technischen Voraussetzungen für den Einsatz eines Deep-Learning-Systems schaffen. „Zu gewährleisten, dass der Algorithmus innerhalb einer Hochsicherheits-IT-Umgebung arbeiten und die Patientendaten sehen darf, ist in einem Versorgungs-Krankenhaus schwieriger als in einer Uniklinik, an der routinemäßig mit Patientendaten geforscht wird.“

Lernstand des Computers

Die KI-Plattform der Fraunhofer-Forscher ist so ausgelegt, dass sie auf der Basis eines gemeinsam aufgebauten Bilddatenbestandes erste Versionen der Computerassistenten entwickeln. Die Mediziner bringen sich im Rahmen ihrer alltäglichen 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“, meint Wenzel. „Wir Entwickler können dann gezielt auf ihre Bedürfnisse und etwaige Probleme reagieren.“ Die Folge: Der Computerassistent erfährt 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. Es hilft mir auch, Vertrauen in die Fähigkeiten der Software zu gewinnen“, sagt Roland Brüning, Chefarzt der Radiologie und Neuroradiologie an der Asklepios Klinik in Hamburg Barmbek.

KI in weiteren Projekten

Wichtige Grundlagen der KI-Software-Plattform wurden bereits in anderen MEVIS-Projekten erarbeitet: In SIRTOP arbeiten die Bremer Experten beispielsweise daran, die Behandlungsplanung bei der Radioembolisation – einer speziellen Therapie gegen Lebertumoren – mit Hilfe ausgefeilter Computeralgorithmen schneller und genauer zu machen. Im Projekt AMI geht es um die Entwicklung selbstlernender Computeralgorithmen, die automatisch nach Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten suchen, um die Treffsicherheit von computergenerierten Diagnosen zu steigern.

Bislang werden Entwicklungen für solche Assistenten oft im Rahmen spezieller Wettbewerbe miteinander verglichen. Das Prinzip: Zu Beginn erhalten mehrere konkurrierende Programmierer-Teams ein- und denselben medizinischen Datensatz. Auf dessen Grundlage trainieren die Bildverarbeitungs- Experten dann ihre Algorithmen. Am Ende hat die Software, welche die gestellte Aufgabe anhand eines unabhängigen Datensatzes am besten zu erledigen weiß, 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“, sagt MEVIS-Experte Markus Wenzel.

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