(openPR) In Halle 27, Stand E78
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Die Medizin ist im Wandel: Weg vom allgemeinen Behandlungsweg, hin zur individuellen Therapie. Künstliche Intelligenz in Verbindung mit den Technologien des Visual Computing bieten hier gänzlich neue Möglichkeiten. Forscher des Fraunhofer IGD stellen auf der CEBIT vom 11. bis 15. Juni 2018 in Hannover verschiedene Einsatzmöglichkeiten rund um die Künstliche Intelligenz in der Medizin vor - und zwar entlang der gesamten Behandlungskette (Halle 27, Stand E78).
Menschen sind verschieden. Diesem Punkt will auch die Medizin der Zukunft Rechnung tragen und jeden Patienten nach der für ihn individuell optimalen Strategie behandeln. Grundlage hierzu sind große Datenmengen aus unterschiedlichen Datenquellen. Um die Datenberge zu analysieren und auszuwerten, setzt man zunehmend auf intelligente Systeme. Doch wie kann der Mensch die Daten, die durch die künstliche Intelligenz erzeugt und aufbereitet werden, richtig nutzen? Visual-Computing-Technologien sind dazu ein wesentlicher Ansatz. Im Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD setzen Forscherinnen und Forscher seit Jahren Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ein, um Vital- und Gesundheitsdaten sowie krankheitsbezogene Patientendaten zu analysieren und zu bewerten und entwickeln Technologien entlang der gesamten Behandlungskette.
KI für die Diagnose
Künstliche Intelligenz kann bereits zu Beginn der Diagnose vieles leisten. Sprich: Wenn der Patient den Arzt aufsucht. Nun gilt es zunächst einmal, die Ursache der Beschwerden zu ermitteln und zu diagnostizieren - es geht darum Gestalt, Lage und Struktur von Körperteilen, Organen, Gewebe oder Zellen in medizinischen Bilddaten zu erkennen und zu markieren. Handelt es sich um dreidimensionale Bilddaten wie MRT oder CT, ist das ein aufwändiges Unterfangen, welches manuell kaum noch zu meistern ist. Die Wissenschaftler des Fraunhofer IGD haben daher entsprechende Machine-Learning-Verfahren entwickelt: Diese können anatomische Strukturen in Bilddaten simultan, vollständig und automatisch segmentieren und die Ergebnisse anschaulich darstellen, um bei der Diagnose zu unterstützen.
KI in der Analyse: Effektiv aus Patienten- und Behandlungsdaten lernen
Ist dieser Schritt getan, vergleicht der Arzt die Befunde des Patienten mit denen anderen Menschen. Möchte er große Mengen an Patientendaten analysieren und damit die Aussage belastbarer machen, bildet er dafür Kohorten - also Patientengruppen, die relevante Gemeinsamkeiten aufweisen. Doch hält die gebildete Kohorte, was sie verspricht? Oder könnte sie noch verfeinert werden? Diese Fragen lassen sich über individuell angepasste visuelle Analysewerkzeuge aus dem Fraunhofer IGD beantworten: Diese visualisieren die Attribute, analysieren sie detailliert und liefern dem behandelnden Arzt wichtige Erkenntnisse für die Behandlung des Patienten.
Augmented Reality während der Operation
Das Wissen aus der vorangegangenen Bild- und Datenanalyse vereinfacht die Festsetzung einer geeigneten Behandlung, bei der ebenfalls Visual Computing Technologien des Fraunhofer IGD zum Einsatz kommen. Im OP müssen Ärzte viel Geschick beweisen, da sie die genaue Lage von Organen, Blutgefäßen und erkranktem Gewebe während eines Eingriffs oft nur abschätzen können. Die Integration eines Augmented-Reality-Systems schafft hier Abhilfe und unterstützt den Arzt mithilfe von visuellen Markierungen während der Operation. Dabei wird die Position des Organs über eine AR-Brille virtuell eingeblendet.
KI in der Nachsorge: Anomalien in Vitaldaten erkennen
Nach der Operation wird der Patient weiter betreut - und zwar anhand seiner Vitaldaten. Wie steht es beispielsweise um die Schlafqualität und das Stressniveau des Patienten? Treten Anomalien wie Schlaf-Apnoen oder Bewusstlosigkeit auf? Dies lässt sich durch eine Analyse der Vitalparameter feststellen, beispielsweise Herzfrequenz, Herzratenvariabilität oder Atemfrequenz. Eine Lösung aus dem Fraunhofer IGD erfasst die Daten umfangreich, bewertet sie kontinuierlich und erkennt Anomalien zügig. Multiple Sensorik und situationsabhängige Algorithmik erhöhen die Robustheit der Erkennung. Die Daten unterstützen die Betreuung zu Hause, können aber auch in einen ebenfalls vom Fraunhofer IGD entwickelten visuellen Leitstand für das Krankenhauspersonal eingepflegt werden und somit die zentrale Beobachtung des Patienten gewährleisten.
Fraunhofer IGD und die personalisierte Medizin
Individuelle Gesundheit ist seit 2016 ein zentrales Strategiethema des Fraunhofer IGD. Kernpunkt der Forschung ist der Übergang von klassischer zu personalisierter Medizin. Dabei verbinden die Forscher bildgebende Verfahren mit datengetriebenen Ansätzen in der Medizin.
Auf der Messe CEBIT werden die Visual-Computing-Lösungen des Fraunhofer IGD ausgestellt, umfassen dabei die gesamte Behandlungskette: Von der Diagnose über die Therapie bis hin zur Nachsorge.
Weiterführende Informationen: www.igd.fraunhofer.de/veranstaltungen/cebit-2018 (http://www.igd.fraunhofer.de/veranstaltungen/cebit-2018)
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Pressekontakt:
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
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