Diagnosen in der Radiologie mit KI verbessern

Diagnosen in der Radiologie mit KI verbessern

Je früher und präziser Erkrankungen diagnostiziert werden, desto besser sind die Heilungschancen. Künstliche Intelligenz kann Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnose unterstützen, beispielsweise indem sie dabei hilft, CT-Aufnahmen zu sichten. Im neuen Verbundprojekt „EVA-KI“ sollen Algorithmen kontinuierlich mit strukturierten Daten aus dem Klinikbetrieb lernen.

Das Projekt „Etablierung einer Plattform für die Entwicklung und Validierung von AI-Lösungen in der klinischen Routine“ wird mit 1,7 Millionen Euro durch das Bundesministerium für Gesundheit (BMG) gefördert. Am Forschungskonsortium sind die Standorte Essen, Köln, Göttingen und München beteiligt, geleitet wird es von der TU Darmstadt.

„Bei uns in Essen wird von Experten die sogenannte Ground-Truth erzeugt, mit der die KI dann später kontinuierlich trainiert wird“, erklärt PD Dr. Felix Nensa. Nensa ist Wissenschaftler an der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen und Radiologe an am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin. Außerdem ist er im Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie an der Universitätsmedizin Essen tätig.

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