Künstliche Intelligenz

KI – Wenn Bildgebung mitdenkt

Cloud-basierte, künstliche Intelligenz arbeitet weit schneller als jeder menschliche Radiologe. Außerdem kann sie zur selben Zeit an mehreren Orten sein. Anders gesagt: Künstliche Intelligenz hat das Potenzial die medizinische Versorgung flächendeckend zu verbessern. Beispielsweise, indem sie Ärzten wiederkehrende, zeitintensive Aufgaben abnimmt. Damit bleibt mehr Zeit für die Behandlung des Patienten. Darüber hinaus bringt KI besonders komplexe Diagnoseprozesse in die Arztpraxen, die bisher spezialisierten Fachabteilung vorbehalten waren.

Beschleunigung von Diagnose-Prozessen

Moderne KI-Lösungen für die Bild- und Datenanalyse bilden die Basis für unsere Entwicklungsarbeiten. Sie finden sich in allen Bereichen unserer IT-Produkte. Durch aktive Forschungstätigkeiten stellen wir sicher, auch in Zukunft modernste Lösungen anzubieten. Eine Auswahl unserer Forschungsprojekte aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz:

ASPIRE: Alzheimer Früherkennung mittels ASL (Arterial Spin Labelling)

KI4MS: Schwelende Läsionen bei Multipler Sklerose

DeepRAY: Automatische Erkennung von Aortenaneurysmen

Alzheimer auf der Spur – ASPIRE

Wir arbeiten daran, Alzheimer im frühen Stadium auf MR-Bildern zu erkennen. Die künstliche Intelligenz hilft uns dabei, spezifische Muster in der Perfusion des Gehirns zu erkennen und einzuschätzen.

Highspeed-Upgrade für Gehirnkartograph I – KI4MS

Strukturelle Veränderungen durch entzündliche Prozesse bieten Anzeichen für den zukünftigen Verlauf von Multipler Sklerose und liefern auch für weitere Krankheitsbilder neue Informationen. Der erprobte VGM-Algorithmus visualisiert diese Veränderungen und erstellt so eine „Landkarte“ des Gehirns. Die Auswertung bestimmt dabei Gewebeveränderungen mit 100 Mio. Freiheitsgraden.

Bild: KI4KMU – Beispiel einer KI-gestützten VGM Auswertung, die im Rahmen eines vom baden-württembergischen Wirtschaftsministerium geförderten Projektes gemeinsam mit der Universitätsmedizin Mannheim und der MedicalSyn GmbH in Stuttgart entwickelt wurde.

Highspeed-Upgrade für Gehirnkartograph II – KI4MS

Ein zeitraubendes Verfahren, das bisher nur in akademischen Umgebungen zum Einsatz kam. Im KI4MS-Projekt bringen wir diese wertvolle Technik in die radiologische Praxis. Dazu nutzen wir ein neuronales Netzwerk, das speziell auf die strukturellen Veränderungen trainiert wurde. Weniger als zehn Minuten benötigt diese künstliche Intelligenz, um eine 3D-Karte der Gewebeveränderungen zu berechnen.

Unterstützung für den Radiologen aus der Cloud – DeepRAY

Ein Aortenaneurysma oder gar eine Aortendissektion wird oft als Nebenbefund auf abdominellen CT-Aufnahmen entdeckt. Im Zweifel muss der Patient aber möglichst schnell weiterbehandelt werden. Wir entwickeln eine automatische, KI-gestützte Auswertung aller abdominellen CT-Aufnahmen in der Cloud, die im Fall eines kritischen Befundes den diensthabenden Arzt direkt alarmiert, so dass der Patient priorisiert werden kann.

« Präzise, individuelle Diagnose von Demenzerkrankungen auch in kleineren Praxen und Kliniken ohne Forschungshintergrund sind unsere Vision. Künstliche Intelligenz ist geradezu prädestiniert dafür, Ärzte bei dieser Arbeit zu unterstützen. »

Dr. Julia Müller,
COO