Mehr als drei Millionen Patienten werden in Deutschland jährlich zu einer Untersuchung ihrer Wirbelsäule in ein MRT-Gerät geschoben. Doch die Auswertung der resultierenden Datenmengen dauert lange und setzt große Erfahrungen auf Seiten der Ärzt*innen voraus. Prof. Marc-André Weber, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie an der Unimedizin Rostock und Partner des Zentrums für künstliche Intelligenz in Mecklenburg-Vorpommern, erforscht mit seinem Team den Einsatz eines intelligenten Unterstützungssystems, um genauere Befunde der Wirbelsäule für eine individuelle Behandlung erstellen zu können.

KI in der MRT-Diagnose

Künstliche Intelligenz (KI) erlaubt eine Vorabauswertung innerhalb von wenigen Sekunden, wodurch die radiologische Diagnostik verbessert werden könnte. Zur Evaluation haben die Forschenden 10 000 anonymisierte Wirbelsäulen-MRT-Bilder in eine Software eingepflegt, um einen Durchschnittswert zu bilden. Die nach einer Untersuchung neu eingespielten Bilder wurden anschließend in Sekundenschnelle mit allen anderen Bildern abgeglichen und Abweichungen vom Durchschnitt markiert. So sahen die diagnostizierenden Ärzt*innen tatsächlich in kürzester Zeit, wo sie genauer hinschauen mussten. Aufgrund der guten Ergebnisse wird deshalb  mit einem klinischen Einsatz im nächsten Jahr gerechnet.

Prof. Marc-André Weber verweist in diesem Zusammenhang auf die Vorteile der elektronischen Patientenakte: „Wenn ein Patient zu einer radiologischen Untersuchung kommt, weiß ich oft nicht viel über seinen sonstigen Gesundheitszustand und bin auf die individuellen Aussagen des Patienten angewiesen.“ Hier könnten intelligente Algorithmen und KI Verbesserung schaffen und eine individuelle Therapie ermöglichen.

KI in der Demenzforschung

Mit einem ähnlichen Projekt zum Thema Demenzforschung  beschäftigen sich auch Prof. Stefan Teipel und Dr. Martin Dyrba an der Klinik und Poliklinik für Psychosomatik und Psychotherapeutische Medizin und dem Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen. Um die Diagnosesicherheit bezüglich der 3D-Bilder vom Gehirn zu verbessern, entwickelte Dybra eine App, die künstliche neuronale Netze zur automatischen Auswertung der Aufnahmen nutzt und so Anomalien im Gehirn aufspürt und markiert. Er konnte bereits nachweisen, dass die App die bei Alzheimer typischen anatomischen Veränderungen richtig erkennt. Sie soll nun für andere diagnostische Fragestellungen erweitert werden.

Die Voraussetzung für eine optimale Auswertung von MRT- oder CT-Bildern durch KI sind laut den Forschenden in jedem Fall qualitativ hochwertige Aufnahmen. Aus diesem Grund hat die Unimedizin Rostock Forschungsverträge mit großen Geräteherstellern geschlossen. Aber auch lokale Unternehmen wie Planet AI sind in die Forschungsprojekte zum Einsatz künstlicher Intelligenz eingebunden.