KI unterstützt bei der Suche nach kleinsten Veränderungen
Das aktuelle Forschungsprojekt beschäftigt sich mit der KI-gestützten Analyse von Computertomografien des Brustkorbs. Ziel ist es, Modelle zu entwickeln und zu evaluieren, die radiologische Berichte automatisiert erstellen und insbesondere sogenannte Lungenknoten zuverlässig identifizieren und über mehrere Untersuchungen hinweg verfolgen können.
Das ist medizinisch besonders relevant: Die präzise Beobachtung solcher Veränderungen spielt eine wichtige Rolle bei der Früherkennung von Lungenkrebs. Künstliche Intelligenz soll dabei nicht die Radiologinnen und Radiologen ersetzen, sondern sie bei der Auswertung großer Mengen medizinischer Bilddaten unterstützen. Am internationalen Projekt sind derzeit zwölf europäische Länder beteiligt.
400.000 Dateien aus Linz für die internationale Forschung
Eine besondere Rolle spielt dabei die Qualität der Daten. Für das Forschungsprojekt stellte das Kepler Universitätsklinikum Datensätze von 300 Patientinnen und Patienten mit klinischen Informationen und medizinischem Bildmaterial zur Verfügung. Insgesamt wurden rund 400.000 anonymisierte und pseudonymisierte Dateien für die Forschung aufbereitet. Die Teilnahme wurde von der Ethikkommission der Medizinischen Fakultät der Johannes Kepler Universität Linz geprüft und freigegeben.
Gerade solche realen klinischen Daten sind für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Systeme von großer Bedeutung. Öffentlich verfügbare Datensätze bilden unterschiedliche klinische Situationen und Untersuchungen im zeitlichen Verlauf häufig nicht ausreichend ab.
Bereits zum zweiten Mal von Linz nach Harvard
Für das KUK ist die Zusammenarbeit keine Premiere. Bereits 2023 beteiligte sich das Klinikum am Projekt „MAIDA – Medical AI Data for All“. Damals wurden unter anderem Daten aus Intensiv- und Neugeborenenstationen eingesetzt, um KI-Modelle für die Interpretation von Thorax-Röntgenbildern zu überprüfen. Die Ergebnisse wurden mittlerweile im renommierten New England Journal of Medicine veröffentlicht. Die erfolgreiche Zusammenarbeit und die hohe Qualität der bereitgestellten Daten führten schließlich zur Einladung in die nächste Projektphase.
#schongenial, wenn aus medizinischen Daten aus Oberösterreich ein Baustein für die Medizin von morgen wird.
