KI-Modelle im Gesundheitswesen haben das enorme Potenzial, die Entscheidungsfindung in der klinischen Routine zu verbessern, was zu einer früheren, besseren und präziseren Diagnose, Prognose und Behandlung von Krankheiten führt. Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Gesundheitswesen ist der Mangel an ausreichend großen Datensätzen, mit denen Modelle trainiert werden können. Dies gilt insbesondere für die Krebsfrüherkennung, bei der die Sammlung von Daten auf große praktische, ethische und rechtliche Hindernisse stößt. ODELIA zielt darauf ab, diese Hindernisse zu überwinden, indem es SL implementiert – ein neuartiger Ansatz, der das Training medizinischer KI-Algorithmen unter Wahrung der Privatsphäre ermöglicht, ohne sensible und private Daten weiterzugeben.
KI-Algorithmus zur Früherkennung von Brustkrebs mittels MRT
Im Rahmen des ODELIA-Projekts widmen sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Krebsfrüherkennung. Ihr Ziel ist es, den ersten klinisch nützlichen KI-Algorithmus für die Erkennung von Brustkrebs in der Magnetresonanztomographie (MRT) zu entwickeln, der eine Datenbank nutzt, die alle bisherigen Studien übertrifft. Dies wird nicht nur eine nützliche medizinische Anwendung liefern, sondern auch den klinischen Nutzen von KI im Hinblick auf eine beschleunigte Entwicklung, höhere Leistung und Verallgemeinerbarkeit beweisen, um letztendlich die Behandlung und Gesundheitsversorgung für europäische Patientinnen und Patienten zu verbessern. Univ.-Prof. Dr. med. Christiane Kuhl, Direktorin der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie an der Uniklinik RWTH Aachen, erhofft sich viel von dem neuartigen Ansatz: „Nach jahrzehntelanger Forschung, die immer wieder gezeigt hat, dass die MRT sowohl der Mammographie als auch dem Brust-Ultraschall weit überlegen ist, freue ich mich, dass diese lebensrettende Screening-Methode bald für eine breitere Bevölkerungsgruppe zur Verfügung stehen wird. Die korrekte Interpretation von Brust-MRT-Untersuchungen ist jedoch eine Herausforderung und erfordert spezielles Fachwissen. Mit ODELIA werden wir die notwendigen KI-Tools bereitstellen, die Radiologen bei der korrekten Interpretation von Brust-MRT-Screening-Studien unterstützen, um den Nutzen für alle Frauen, die sich dem Screening unterziehen, zu maximieren."
Priv.-Doz. Dr. med. Dipl.-Phys. Daniel Truhn, Leitender Wissenschaftler in der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie an der Uniklinik RWTH Aachen und einer der beiden wissenschaftlichen Koordinatoren des ODELIA-Projekts, ergänzt: „Wir erhoffen uns von dem Projekt, die Ergebnisse und die Erfolge im SL später auf eine Vielzahl medizinischer Anwendungen ausweiten zu können. Damit könnten wir Patientinnen und Patienten und Gesundheitsdienstleistern in Europa eine digitale Infrastruktur zur Verfügung stellen, die die Entwicklung von KI-Tools auf Expertenebene für große Datenmengen ermöglicht, ohne die Datensicherheit und den Datenschutz zu gefährden.“
Auch Prof. Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Center for Digital Health an der Technischen Universität Dresden und weiterer wissenschaftlicher Koordinator für ODELIA betont den europaweiten Nutzen des Projekts: „SL hat das Potenzial, die Herausforderungen der Datenerfassung und die Bereitstellung eines Rahmens für die Zusammenarbeit bei der KI-Ausbildung anzugehen und letztendlich die Qualität, die Gesundheitsversorgung für Patientinnen und Patienten in Europa zu verbessern.“
Über ODELIA
Das ODELIA-Konsortium bringt Partner aus zwölf akademischen Einrichtungen und Industriepartner aus ganz Europa zusammen: Europäisches Institut für Biomedizinische Bildgebung (Österreich), Uniklinik RWTH Aachen (Deutschland), Onkologisches Institut Vall d'Hebron (Spanien), Mitera Hospita (Griechenland), Radboud University Medical Center (Niederlande), University Medical Center Utrecht (Niederlande), Ribera Salud (Spanien), Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS (Deutschland), OSIMIS (Belgien), Technische Universität Dresden (Deutschland), Universität Zürich (Schweiz) und University of Cambridge (Vereinigtes Königreich).
Weitere Informationen zum Projekt finden Sie auf der Website: www.odelia.ai.
