IT & Kommunikation

Erkrankungsrisiken rechtzeitig vorhersagen: Medizin-KI der Universitäten Kiel und San Francisco startet

09.06.2023 - Eine Delegation der Uni Kiel eröffnete in San Francisco zusammen mit Ministerpräsident Daniel Günther eine erste Express-Verbindung für Künstliche Intelligenz (KI) zwischen Kiel und San Francisco (UCSF).

Der Blick in die Zukunft wird zur Gegenwart: Anhand einfacher Röntgenbilder soll eine Künstliche Intelligenz (KI) erkennen können, ob in den kommenden zehn Jahren mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Hüftbruch auftreten wird oder nicht. Was kürzlich noch wie Science-Fiction klang, ist heute Realität und nur ein Teilbereich der Kooperation zwischen der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) und des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH) mit der University of California, San Francisco (UCSF). Am 7. Juni 2023 um 15:00 Uhr Ortszeit (24:00 deutscher Zeit) hat eine CAU-Delegation zusammen mit Schleswig-Holsteins Ministerpräsidenten Daniel Günther die neue Infrastruktur für die KI in den USA eröffnet. CAU-Präsidentin Professorin Simone Fulda wurde aus Kiel nachts live zugeschaltet und bekräftigte das Engagement der CAU für diese Kooperation.

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In diesem Beispiel wird von der Künstlichen Intelligenz für das linke Bild eine geringe, und für das rechte Bild eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für einen Bruch vorausgesagt. Foto: MOIN CC, Uni Kiel

 

Daten beider Standorte laufen zusammen

Das Projekt „KI Exchange“ zwischen dem „Intelligent Imaging Lab“ an der CAU und dem „Center for Intelligent Imaging“ an der UCSF nutzt die „Federated Learning“-Technologie, die insbesondere sensible Daten wie Röntgenbilder schützt. „Mit dieser Technologie bleiben alle sensiblen medizinischen Daten vor Ort, am UKSH oder bei der UCSF, so dass der Datenschutz gewährt ist“, sagt Prof. Dr. Claus-Christian Glüer, der das Projekt leitet. Zusammen mit Prof. Dr. Jan-Bernd Hövener hat er das Intelligent Imaging Lab und die Sektion Biomedizinische Bildgebung in der Radiologie aufgebaut. „Anstatt die Daten hin und her zu schicken, trainieren wir die Netzwerke an jedem Standort innerhalb der jeweiligen Firewalls“, führt Hövener aus. „Nach einer gewissen Zeit kombinieren wir die Ergebnisse der lokalen Netzwerke, sodass wir den Vorteil der großen Datenmengen beider Standorte nutzen und unsere Daten schützen können.“

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Prof. Dr. Jan-Bernd Hövener hat das Intelligent Imaging Lab an der CAU und die Sektion Biomedizinische Bildgebung in der Radiologie mit aufgebaut. Foto:  Frowin Ellermann, JB Hövener



Die KI-Netze an beiden Standorten werden zunächst unabhängig an beiden Standorten trainiert, „sie sammeln praktisch Erfahrungen“, beschreibt es Hövener. Diese werden an einen zentralen Server am Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH) geschickt und zusammengeführt. Daraus entsteht ein gemeinsames neues Netzwerk, das erfahrener als die einzelnen ist. Dies wird dann wieder und wieder zurück an die lokalen Trainingsorte geschickt bis es optimal trainiert ist. „Denn je mehr Daten in ein KI-Netz einfließen, desto genauer und treffsicherer kann es später arbeiten und Menschen helfen“, so Hövener. CAU-Präsidentin Simone Fulda betont: „Die CAU kann mit dieser Kooperation ihre Rolle als zentrale und international vernetzte wissenschaftliche Akteurin in Schleswig-Holstein weiter stärken. Und gerade dieses Projekt zeigt eindrücklich den Mehrwert internationaler Zusammenarbeit für den Einsatz datengetriebener KI-Technologien in der Medizin.“

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CAU-Präsidentin Professorin Simone Fulda. Foto: Jürgen Haacks, Uni Kiel

 

Trefferquote soll erhöht werden

Eine erste Anwendung soll die Vorhersage von Hüftbrüchen anhand von Röntgenbildern sein. Menschen ist es nicht möglich, anhand einfacher Aufnahmen treffsicher vorherzusagen, ob innerhalb der nächsten zehn Jahre ein Bruch auftreten wird. Die KI an der CAU schafft derzeit eine Vorhersagegenauigkeit, die besser ist als die von aktuellen Vorsorgeuntersuchungen. Zusammen mit den Daten der UCSF soll die Trefferquote weiter verbessert werden. Kurz- und mittelfristig sind auch weitere Projekte geplant. Ein Beispiel ist die automatisierte Erkennung der Ursache von Schlaganfällen in der Notfallambulanz: Liegt eine Blutung vor, die gestillt werden muss, oder muss eine verstopfte Ader wieder durchgängig gemacht werden? Für Patientinnen und Patienten ist es lebenswichtig und dringlich, die richtige dieser extrem unterschiedlichen Behandlungen zu erhalten. Die KI kann den Ärztinnen und Ärzten hierbei helfen, nichts zu übersehen.

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