Künstliche Intelligenz kann in vielen Bereichen der Medizin wesentlich zu einer besseren Behandlung beitragen, u. a. auch bei Röntgenaufnahmen. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Technologieprojekt KI-SIGS entwickelt hierzu eine Plattform für KI-gestützte Innovationen in der Medizintechnik.

In Deutschland werden pro Jahr ca. 150 Millionen Röntgenbilder aufgenommen. Es ist somit das am häufigsten eingesetzte bildgebende Verfahren. Der Großteil der anfallenden Röntgenaufnahmen entfällt auf zahnmedizinische Untersuchungen (ca. 42 Prozent) sowie auf Untersuchungen des Skeletts (27 Prozent) in Arztpraxen und Krankenhäusern. Da es an medizinischem Personal mangelt und die Mitarbeiter meist unter Zeitdruck stehen, entstehen die Röntgenbilder nicht immer unter optimalen Bedingungen – Hektik und fehlendes Know-how führen dazu, dass der Röntgenvorgang nicht korrekt durchgeführt wird. Das wirkt sich negativ auf die Qualität der Ergebnisse aus. Darunter leidet in der letzten Konsequenz auch die Diagnose. Wenn Röntgenbilder erneut aufgenommen werden müssen, erhöht das zudem den Zeit- und Ressourcenaufwand beträchtlich und Patienten werden unnötigerweise zusätzlicher Bestrahlung ausgesetzt.

Künstliche Intelligenz (KI) kann dazu beitragen, dass die Qualität der Röntgenbilder signifikant gesteigert wird, indem auch Personal mit geringerem Know-how so durch das Röntgenverfahren geführt wird, dass optimale Ergebnisse erzielt werden. So sieht es das Forschungsprojekt KI-SIGS vor, das im Rahmen des KI-Innovationswettbewerb des Bundeministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert wird. Der KI-Innovationswettbewerb unterstützt Projekte, die Impulse für den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Big Data in wichtigen Sektoren der deutschen Wirtschaft setzen wollen – darunter z. B. Fertigung, Landwirtschaft, Verkehr, Handel, Finanzwesen und eben auch Medizin. Im Rahmen der dreijährigen Förderlaufzeit entstehen idealerweise konkrete Technologien zum Einsatz in der Wirtschaft, der Verwaltung, der Politik und in der Forschung sowie neue, datenschutzkonforme Geschäftsmodelle.

Um die Qualität von Röntgenbildern zu verbessern und zahlreiche weitere Vorteile in anderen medizinischen Bereichen zu erzielen, entsteht im Rahmen des Projekts KI-SIGS ein KI-Space, der dazu beitragen soll, KI-Technologien im medizinischen Bereich schneller und effizienter zu entwickeln und in den Praxisalltag überführen zu können. Zentral ist hierbei eine digitale Plattform, die die KI-SIGS-Partner untereinander vernetzt sowie geplante Entwicklungen über eine gemeinsame Roadmap definiert und so aufeinander abstimmt. Das Projekt fokussiert sich dabei zunächst auf die Modellregion Norddeutschland.

KI-SIGS schafft mit dem KI-Space zunächst die Grundlage, um Entwicklungsbausteine wie KI-Algorithmen sowie sensible klinische Daten in einem sicheren, datenschutzrechtlich geschützten Raum teilen zu können. Zudem bietet die Plattform Raum, um regulatorische und ethische Vorgaben kollaborativ zu erarbeiten und den Anschluss an andere Netzwerke im medizinischen Bereich oder mit KI-Bezug zu ermöglichen. Die Abstimmung verschiedener Entwicklungsverfahren wird über eine gemeinsame Forschungs- und Entwicklungs-Roadmap ermöglicht, die in die Bereiche Prävention und Prognose, Diagnostik sowie medizinische Assistenzsysteme eingeteilt ist. Parallelentwicklungen werden so vermieden und Akteure können gezielt Informationen in ihrem Themenbereich austauschen. Anreize zur Teilnahme am KI-Space und zur Bereitstellung von Daten sollen über ein Entlohnungsmodell gesetzt werden. Derweil sorgen Workshops, Wettbewerbe und andere Veranstaltungen dafür, dass der Erfahrungsaustausch gefördert wird und die Teilnehmer sich ausgiebig untereinander vernetzen.

Das Netzwerkprinzip von KI-SIGS wird anhand einer Reihe von Anwendungsfällen erprobt, darunter auch der KI-gestützte Röntgenassistent, der von den Verbundpartnern Universitätsklinikum Schleswig-Holstein in Lübeck, der Image Information Systems Europe GmbH, der Pattern Recognition Company GmbH sowie dem Institut für Neuro- und Bioinformatik der Universität Lübeck entwickelt wird. Dabei wird über eine am Röntgengerät befestigte Kamera die Lage des Patienten sowie das zu untersuchende Körperteil erfasst. Entsprechend angelernte KI-Methoden können nun anhand des Bildes bestimmen, welche Röntgenqualität bei der Positionierung zu erwarten ist. Der tatsächliche Röntgenvorgang kann erst gestartet werden, wenn alle erforderlichen Kriterien für eine hochwertige Aufnahme erfüllt sind. Über verschiedene visuelle Funktionen – z. B. im Bild eingeblendete Pfeile oder ein Ampelsystem – erhält das Personal Anweisungen, wie der Patient den Anforderungen entsprechend auszurichten ist, um den Röntgenvorgang zu starten und optimale Ergebnisse zu erzielen. Auch Faktoren wie Lichteinfall sollen dabei berücksichtigt werden.

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Nach Erstellung des optimalen Röntgenbilds soll der Assistent nun in der Lage sein, wichtige Informationen automatisiert aus dem Bild zu entnehmen. So wird gewährleistet, dass nichts übersehen wird, was insbesondere in der Notfall- und Intensivmedizin Leben retten kann. Im Rahmen des Use Cases wurden daher zunächst drei Anwendungsbereiche spezifiziert: Schlaganfälle, Knochenverletzungen und die Untersuchung von Brustkörben. Bei Schlaganfallverdacht soll das System etwa erkennen, ob es sich um ein verschlossenes Blutgefäß oder um eine Hirnblutung handelt. Die Knochenanalyse soll instabile Brüche erkennen, die besondere Vorsicht erfordern. Zudem soll die KI zwischen akuten und älteren Verletzungen unterscheiden können.

Zahlreiche weitere Anwendungsbereiche werden im Rahmen der Forschung von KI-SIGS erprobt: So soll etwa auch für die Physiotherapie ein Assistenzsystem entstehen, das Patienten Rückmeldung über die durchgeführten Bewegungsübungen gibt, somit das eigenständige Training ermöglicht und das medizinische Personal entlastet. In der Beatmungstherapie soll die KI-Technologie Informationen aus Tiefenbildern der Organe entnehmen, um Diagnostik und Therapie zu verbessern. Auf der Intensivstation erforscht KI-SIGS derweil, inwiefern KI dazu beitragen kann, akute Ausfälle und Minderleistung des Herzens im Voraus zu erkennen. KI-SIGS trägt somit signifikant zu einer besseren Patientenversorgung in zahlreichen Bereichen der Medizin bei.

Der KI-Innovationswettbewerb Mit dem Innovationswettbewerb „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ (KI-Innovationswettbewerb) leistet das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) einen zentralen Beitrag zur schnellen Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung. Ziel ist es, die Anwendung künstlicher Intelligenz in allen volkswirtschaftlich relevanten Wirtschaftsbereichen voranzutreiben und sich dabei besonders an den Erfordernissen und Möglichkeiten der zahlreichen mittelständischen Unternehmen in Deutschland zu orientieren.

Mit dem Innovationswettbewerb „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ (KI-Innovationswettbewerb) leistet das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) einen zentralen Beitrag zur schnellen Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung. Ziel ist es, die Anwendung künstlicher Intelligenz in allen volkswirtschaftlich relevanten Wirtschaftsbereichen voranzutreiben und sich dabei besonders an den Erfordernissen und Möglichkeiten der zahlreichen mittelständischen Unternehmen in Deutschland zu orientieren.

Die Autorin: Lene Ganschow ist wissenschaftliche Mitarbeiterin bei der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. (Bild: VDI/VDE Innovation + Technik GmbH)

Weitere Artikel zur Zukunft der Medizintechnik finden Sie in unserem Themenkanal Forschung.

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