Georg Thieme Verlag KG

Künstliche IntelligenzUnterstützung für Medizintechnik-Firmen

Im Projekt ANIMMED unterstützen Fraunhofer-Forscher mittelständische Medizintechnik-Unternehmen bei der Entwicklung und Weiterentwicklung von Produkten auf Basis von künstlicher Intelligenz.

Navigation eines Führungsdrahts
Vanessa Stachel/Fraunhofer IPA

Aufbau zum Training und zur Validierung einer KI für die autonome Navigation eines Führungsdrahts.

An der künstlichen Intelligenz (KI) führt auch bei Medizingeräten und Instrumenten kein Weg mehr vorbei. Die badenwürttembergische Landesregierung unterstützt deshalb mittelständische Medizintechnikunternehmen mit dem Projekt „Anwendungszentrum für intelligente Maschinen in der Medizintechnik“, kurz ANIMMED.Das Anwendungszentrum ist auf dem Campus der Universitätsmedizin Mannheim angesiedelt, ebenso wie die Fraunhofer-Projektgruppe für Automatisierung in der Medizin und Biotechnologie (PAMB), die das Projekt zusammen mit Professor Thomas Ganslandt vom Heinrich-Lanz-Zentrum betreut. Die Fraunhofer-Forscher beschäftigen sich schon seit vielen Jahren mit Automatisierung und Robotik – neuerdings auch mit KI – in der Medizintechnik.

KI ermöglicht die Automatisierung von Prozessen. In einigen diagnostischen Bereichen wie der Radiologie unterstützen bereits heute Algorithmen die Ärzte bei der Befundung, indem sie zum Beispiel Tumore auf digitalen Röntgenbildern automatisch markieren. Für die Steuerung von medizintechnischen Geräten und Instrumenten konnte KI bislang noch nicht in der Breite für einen weiteren Automatisierungsschub sorgen. Die Systeme müssen dazu in die Lage versetzt werden, komplexe Situationen, die messtechnisch nicht erfasst oder durch Standardprozesse nicht beschrieben werden können, automatisch zu analysieren und regeln zu können.

„Wenn ein Arzt bei einem Schlaganfallpatienten einen Katheter über die Beinvene durch den ganzen Körper bis in den Kopf hochschiebt, hilft ihm dabei jahrelange Erfahrung und Intuition“, erklärt Professor Jan Stallkamp, der Leiter der FraunhoferProjektgruppe. Er verweist darauf, dass prinzipiell auch eine Maschine den Katheter vorschieben und sich mit technischen Hilfsmitteln im dreidimensionalen Raum orientieren könnte. „Aber nur der Arzt verfügt durch seine Erfahrung und Intuition über das „Fingerspitzengefühl“, dass sich der hochelastische Führungsdraht in den verästelten, räumlichen Gefäßen auch tatsächlich in die berechnete Richtung bewegt, ohne die Gefäßwände zu verletzen“, ergänzt er. „Wir beschäftigen uns genau damit, die Intuition des Arztes als eine Art technische Informationslücke – in diesem Fall bei der Kathetersteuerung – mit Machine Learning als Methode der KI schließen zu können.“

Automatischer Kathetervorschub

Die Fraunhofer-Forscher haben sich intensiv mit dem jenem automatischen Die Kathetervorschub beschäftigt und einen Demonstrator gebaut, den sie für das Training und die Validierung ihrer Algorithmen verwenden. Die ersten Ergebnisse sehen vielversprechend aus. In einem weiteren Projekt, das die Fraunhofer-Forscher zusammen mit einem baden-württembergischen Medizintechnikunternehmen in Angriff genommen haben, entwickeln sie ein Robotersystem für die Biopsie, dass eine Führungshülse für die Nadelsonde über der Einstichstelle automatisch positioniert. Dieses System soll den Arzt beim Vorschieben der Nadel unterstützen und ihm dabei Sicherheit geben, damit er die Nadel schneller vorschieben kann. Die Forscher haben noch viel Arbeit vor sich. „Wir trauen uns noch nicht, die Nadel automatisch von einem Roboter vorschieben zu lassen“, stellt Stallkamp fest. Noch fehlen ihnen wichtige Informationen über den Weg der Biopsienadel durch den Körper, damit sie den Vorschub sicher regeln können.

„Die KI könnte in der nächsten Generation vielleicht das Fingerspitzengefühl des Arztes beim Vorschieben der Nadel ersetzen“, erklärt er. „Dann könnten solche Roboteranwendungen nicht nur schneller und sicherer, sondern auch effizienter werden.“ Die KI betrachten die Forscher als einen Schlüssel, um Roboter im Weichgewebe effizient und präzise einzusetzen. Zurzeit beschäftigen sie sich damit, diese Intuition des Arztes in die KI einfließen zu lassen. Training am Phantommodell Gute Daten sind fast alles bei der Entwicklung von KI Systemen. Im Falle des automatischen Kathetervorschubs müssten die Forscher ihren Algorithmus theoretisch mit präzisien Daten von 50 000 bis 100 000 Interventionen füttern, um ihn praxistauglich zu machen, schätzt Stallkamp.

Im Projekt ANIMMED stellt das HeinrichLanz-Zentrum für digitale Gesundheit an der Universität Heidelberg die Trainingsdaten zur Verfügung. Diese Einrichtung öffnet als Brücke den Zugang zu den im Universitätsklinikum anfallenden Daten aus der Patientenversorgung. Obwohl ein Universitätsklinikum täglich rund 350 000 einzelne Datenelemente erzeugt, könnte noch nicht einmal das Heinrich-Lanz-Zentrum eine so große Zahl an Messungen für die potenziellen Anwendungsfälle von KI zur Verfügung stellen, die heute weit über die Robotik hinausgehen. Die Forscher arbeiten daher an Lösungen, indem sie ihre Algorithmen mit Simulationssoftware und Phantommodellen trainieren.Und hier kommt ANIMMED ins Spiel.  Mittelständische Medizintechnikunternehmen haben üblicherweise keine ausreichende Datenbasis oder eine Methodik, um ihre Algorithmen zu trainieren. Hinzu kommt, dass diese Unternehmen oftmals auch nicht das erforderliche Knowhow haben, um eine KI-Anwendung zu  entwickeln. Im Anwendungszentrum sollen sie beides erhalten: Unterstützung von der Fraunhofer-Projektgruppe und die erforderlichen Trainingsdaten vom Heinrich-Lanz-Zentrum.

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