CT-Aufnahmen als Grundlage

Künstliche Intelligenz in der Notfallmedizin

Man kennt sie aus Film und Fernsehen, aber auch im echten Leben kommt sie immer häufiger zur Anwendung: die künstliche Intelligenz (KI). Mit einem neuen Verbundprojekt soll eine Software entwickelt werden, die KI auch in der Notfallmedizin einsetzt.

CT-Aufnahmen des Gehirns von Personen mit Schlaganfall

CT-Aufnahmen des Gehirns von Personen mit Schlaganfall: Hirnblutung und Hirninfarkt infolge eines Gefäßverschlusses. | © CAU/Klinik für Radiologie und Neuroradiologie

Das Projekt mit dem Namen „Künstliche Intelligenz (KI) für radiologische Bildgebung in der Notfall- und Intensivmedizin“ (KI-RAD) will einen intelligenten Röntgenassistenten entwickeln, der Röntgen- und CT-Bilder automatisch nach wichtigen Informationen absucht. Diese könnten entscheidend für die weitere Versorgung der Patienten sein.

Anfangs drei Anwendungsbereiche

Als kritische Anwendungsbereiche wählte das Projekte Schlaganfälle, Knochenverletzungen und Röntgenthorax aus. Ein intelligenter Röntgenassistent sei besonders in der Notfallmedizin lebensrettend, da er zum einen Dinge schnell erkenne und zum anderen die Mediziner dabei unterstütze, nichts zu übersehen, so Projektkoordinator Dr. Claus-Christian Glüer (Universität zu Kiel).

Gerade beim Verdacht auf einen Schlaganfall ist ein schnelles Handeln erforderlich. Eine schnelle Differenzierung, ob ein verschlossenes Blutgefäß oder eine Hirnblutung verantwortlich ist, ist essentiell. Zwar seien laut Glüer die Symptome in beiden Fällen ähnlich, die Konsequenzen unterscheiden sich aber. Liegt ein verschlossenes Blutgefäß vor, müssen spezielle Medikamente schnellstmöglich die Durchblutung des betroffenen Hirnareals wiederherstellen. Bei einer Hirnblutung muss diese gestoppt werden, sodass Schädigungen durch austretendes Blut bestmöglich vermieden werden.

KI soll Nachteile ausgleichen

In Bezug auf Knochenverletzungen soll die KI auf der einen Seite analysieren, ob es sich um eine frische Fraktur oder alte Brüche durch Osteoporose handelt. Auf der anderen Seite soll sie instabile Brüche erkennen, bei denen besondere Vorsicht geboten ist. Bei Wirbelkörperfrakturen besteht die Gefahr, dass das Rückenmark verletzt wird und Lähmungen auftreten.

International

Artificial Intelligence“, „Machine Learning“, „Deep Learning“ – dieser Begriffs-Cocktail wurde den Teilnehmern des Kongresses der Nordamerikanischen Radiologengesellschaft (Radiological Society of North America, RSNA) in Chicago serviert.

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Dr. Jörg Barkhausen (Universität zu Lübeck) leitet den Bereich zu Röntgenthorax. Auch hier sollen Probleme schnell erkannt werden, um eine schnelle Behandlung beginnen zu können, beispielsweise durch Atemnot auf Grund eines Pneumothorax oder auch die richtige Platzierung von Kathetern.

Entwicklung von Prototypen

Spezialisierte Radiologen kategorisierten CT-Bilder, welche die Grundlage für die Entwicklung des intelligenten Röntgenassistenten bilden. Das KI-System lernt aus diesen Beispielbildern, erkennt Muster und Gesetzmäßigkeiten. Zum Training sind auch Bildgebungsmethoden wie MRT möglich. Eine MRT zeige zum Beispiel besser als eine CT Ödeme aufgrund einer frischen Fraktur von Wirbelkörpern, erklärt Glüer. Die KI könne das möglichweise ausgleichen.

Aber das sind nicht die einzigen Anwendungsbereiche für ein Analyseverfahren durch eine KI. Auch kleinere Kliniken ohne radiologische Expertise könnten sie nutzen. Sollte die Aussagekraft der KI im Projekt gut sein, könne der Prototyp auch im klinischen Alltag getestet werden. Das Projekt startete im April 2020 und soll voraussichtlich im März 2023 enden.

Quelle: Universität zu Kiel