Die Klinik für Neuroradiologie am Universitätsklinikum Bonn (UKB) und das Institut für Angewandte Mathematik der Universität Bonn haben eine Förderung zur automatisierten Detektion von Hirnblutungen mittels künstlicher Intelligenz erhalten.
Hirnblutungen gehören zu den klinischen Notfällen, bei denen ein schnelles Einschreiten essenziell für den weiteren Verlauf ist. Dabei kommt der Radiologie eine zentrale Rolle zu, denn erst die verlässliche Diagnostik der Hirnblutung mittels Computertomographie (CT) ermöglicht die richtige Einordnung der Blutung und die Einleitung weiterer therapeutischer Schritte. Hierbei soll die Radiologie Unterstützung erhalten: Die Klinik für Neuroradiologie am UKB sowie das Institut für Angewandte Mathematik der Universität Bonn erhalten eine Förderung vom Hausdorff Center for Mathematics, einem Exzellenzcluster der Universität Bonn, zur Entwicklung einer automatisierten Erkennung von Hirnblutungen mittels künstlicher Intelligenz.
"Der Vorteil der neuen Techniken ist, dass sie nicht müde werden und auch um 3 Uhr nachts die gleiche Leistung bringen", betont Dr. Daniel Paech, Oberarzt in der Klinik für Neuroradiologie am UKB, der das Projekt gemeinsam mit Prof. Alexander Effland, Institut für Angewandte Mathematik, und Prof. Alexander Radbruch, Direktor der Klinik für Neuroradiologie am UKB, leitet. Während der Arzt nach langen Arbeitstagen und insbesondere während der Nachtdienste Gefahr läuft, kleine Blutungen zu übersehen, passiere dies der künstlichen Intelligenz nicht.
Die Forschenden beabsichtigen daher, selbstlernende Systeme künstlicher Intelligenz anhand großer Datenmengen zu trainieren, damit diese lernen, Hirnblutungen selbstständig zu detektieren und zu qualifizieren. "Die Kooperation mit der Medizin ist so wichtig, da die Systeme künstlicher Intelligenz nur so gut werden können wie die Daten, anhand derer sie trainiert werden", so Prof. Alexander Effland. Daher sei die Kooperation mit der Klinik für Neuroradiologie am UKB, die über große Mengen an Bilddaten zu Hirnblutungen verfügt, essenziell.
"In Bonn haben wir den großen Vorteil, dass wir mit der starken Bonner Mathematik einen optimalen Partner für translationale Projekte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz haben", erklärt Prof. Alexander Radbruch. Die Zusammenarbeit zwischen der Mathematik und Informatik sowie der Medizin sei für die großen Zukunftsprojekte der Medizin im Bereich der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz essentiell.
Dass sich die Radiologie durch die Einführung der künstlichen Intelligenz selbst abschaffe, glaubt Radbruch jedoch nicht. "Ich sehe die neuen Techniken als Werkzeuge, die uns helfen, unsere Patienten noch besser zu behandeln." Es wird weiterhin Radiolog:innen bedürfen, die die Befunde bestätigen und rechtlich für die Richtigkeit einstehen, so Radbruch. "Am Ende wird die künstliche Intelligenz daher dem Radiologen helfen, noch effektiver zu arbeiten und dem/der Patient:in noch größere Sicherheit geben, dass er/sie die bestmögliche Behandlung erhält."