Förderung erhalten
Künstliche Intelligenz zur Feststellung von Hirnblutungen

(v.l.) Prof. Alexander Radbruch, Direktor der Klinik für Neuroradiologie am Universitätsklinikum Bonn (UKB), Dr. Daniel Paech, Oberarzt in der Klinik für Neuroradiologie am UKB und Prof. Alexander Effland, Institut für Angewandte Mathematik der Universität Bonn, vor CT (Computertomographie) Aufnahmen von einer Hirnblutung in der Klinik für Neuroradiologie am UKB. | Foto: UKB/J.F. Saba
  • (v.l.) Prof. Alexander Radbruch, Direktor der Klinik für Neuroradiologie am Universitätsklinikum Bonn (UKB), Dr. Daniel Paech, Oberarzt in der Klinik für Neuroradiologie am UKB und Prof. Alexander Effland, Institut für Angewandte Mathematik der Universität Bonn, vor CT (Computertomographie) Aufnahmen von einer Hirnblutung in der Klinik für Neuroradiologie am UKB.
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Bonn - (red) Die Klinik für Neuroradiologie am Universitätsklinikum
Bonn (UKB) und das Institut für Angewandte Mathematik der
Universität Bonn haben eine Förderung von rund 160.000 Euro 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
ermöglicht die richtige Einordnung der Blutung und die Einleitung
weiterer therapeutischer Schritte. Hierbei soll die Radiologie
Unterstützung erhalten.

„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 Forscher 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“, freut sich 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 indes nicht. „Ich sehe
die neuen Techniken als Werkzeuge, die uns helfen, unsere Patienten
noch besser zu behandeln.“ Es wird weiterhin eines Radiologen
bedürfen, der die Befunde bestätigt und rechtlich für die
Richtigkeit einsteht, so Radbruch. „Am Ende wird die künstliche
Intelligenz daher dem Radiologen helfen, noch effektiver zu arbeiten
und dem/der PatientIn noch größere Sicherheit geben, dass er/sie die
bestmögliche Behandlung erhält.“

Redakteur/in:

RAG - Redaktion

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