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Medizin: KI hilft bei der Analyse von CT-Befunden

Als Teil eines europäischen Forschungsteams erarbeite die Medizinische Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE) ein Erfolg versprechendes Konzept, mit dem CT-Befunde standortunabhängig, auf hohem qualitativen Niveau und strukturierter als bisher digital erhoben und ausgewertet werden könnten, teilte die Fakultät mit. Im Fokus standen demnach Computertomographien der Lunge von Menschen, die an Covid-19 erkrankt gewesen seien oder unter dem dringenden Verdacht einer Sars-CoV-2-Infektion gestanden hätten. Ausgewählt worden sei diese Form eines bildgebenden Verfahrens, weil sie sich bei der Diagnostik und Überwachung dieser gefährlichen Viruskrankheit als sehr hilfreich erwiesen habe, hieß es. 

„Durch die von uns entwickelte systematische, computergestützte und kontextgeführte elektronische Datenerfassung werden erstmals Echtzeit-Analysen von weltweit entstandenen Krankendaten möglich machen“, sagte Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek vom Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universitätsklinikums Essen (UK Essen). Die Befunddaten würden nicht nur von Menschen ausgewertet, sondern auch von Computer-Algorithmen: „Die so erhobenen Gesundheitsdaten stellen eine exzellente Grundlage für künftige Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz dar.“ 

Um die Wirksamkeit ihres Konzepts zu prüfen, hätten die Forschenden eine Machbarkeitsstudie aufgelegt, in der die Befunde von 283 Patienten aus acht europäischen Medizinzentren einbezogen worden seien, so die UDE. Die aggregierten Werte seien mit den wichtigsten Erkenntnissen wegweisender Forschungsliteratur verglichen worden. „Die Analyse brachte vergleichbare Ergebnisse mit zuvor publizierten großen, internationalen Studien hervor“, betonte Kleesiek, Professur für Translationale Bildgestützte Onkologie. Die deskriptiven Analysen der erhobenen Daten seien aber nicht das primäre Ziel der Machbarkeitsstudie gewesen. Vielmehr sollte gezeigt werden, dass durch den neuen Ansatz nach nur kurzer Entwicklungszeit, strukturierte Daten in einem internationalen Rahmen schneller erhoben und analysiert werden könnten als durch aufeinander aufbauende Studien. (ud)
 

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