Prostatauntersuchungen mit Deep Learning

FUSE-AI trainiert Deep-Learning-Algorithmus zusammen mit radprax

Deep-Learning-Systeme zur Befundunterstützung, die auf Methoden der künstlichen Intelligenz basieren, halten zunehmend Einzug in radiologische Praxen und Abteilungen. Nicht anders ist es bei radprax, einem der größten Verbünde von Medizinischen Versorgungszentren (MVZ) und Praxen für Radiologie, Nuklearmedizin, Kardiologie und Strahlentherapie in Nordrhein-Westfalen. Der Verbund, der mit 50 niedergelassenen Fachärzten an acht Standorten arbeitet, führt einen Algorithmus von FUSE-AI ein, um suspekte Areale der Prostata zu markieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit maligne Tumore zeigen, und damit die Krebserkennung zu verbessern.

„Unsere Radiologen führen jährlich etwa 600 bis 700 multiparametrische Prostata-MRTs durch“, sagt Dr. Heiner Steffens, geschäftsführenden Gesellschafter von radprax. „Mit der neuen, nun zu entwickelnden Lösung, wollen wir in erster Linie unsere Ärzte bei der Befundung von Prostatakarzinomen unterstützen und entlasten.“

Da es sich nicht um eine fertige Lösung handelt, sondern um einen flexiblen Algorithmus, der auf verschiedene Fragestellungen trainiert werden kann, nimmt die Produktentwicklung etwa sechs Monate in Anspruch. „In dieser Zeit bereiten wir die Daten vor, konzipieren die Infrastruktur, entwickeln Softwarekomponenten wie Cloud, Desktop und App und entwerfen und trainieren ein Deep Learning Modell“, erläutert Dr. Sabrina Reimers-Kipping, Specialist for Artificial Intelligence bei FUSE-AI. Nach Abschluss der Produktentwicklung wird der Algorithmus testweise eingesetzt und als Medizinprodukt zugelassen. In der Testphase befundet der Arzt wie gewohnt und vergleicht seine Ergebnisse mit denen des Algorithmus.

Nach Aussage von Dr. Steffens existieren bereits gute Expertensysteme für Lungen- oder Mammakarzinome, die allerdings aus Angst, Läsionen zu übersehen, eher sehr empfindlich sind. Für Prostatauntersuchungen wird bei radprax bislang kein solches System eingesetzt. „Auf lange Sicht erwarten wir uns eine Vereinfachung des Arbeitsablaufs und eine deutliche Entlastung für unsere Ärzte“, blickt der radprax-Geschäftsführer voraus. Sie erhalten eine technische Unterstützung, die hilft, keine verdächtigen Areale zu übersehen. „Patienten können auf eine sicherere Diagnose hoffen, bei der einerseits weniger aggressive Tumore übersehen und andererseits unnötige Prozeduren vermieden werden“, so auch die Hoffnung von Dr. Inga Cruse, Methodenverantwortliche Ärztin MRT bei radprax.

FUSE-AI wird von der Deutschen Telekom mit dem Startup-Programm „TechBoost“ gefördert. Es enthält u.a. ein Startguthaben in Höhe von 100.000 Euro für skalierbare IT-Ressourcen, wie Rechen- und Speicherkapazität aus der Open Telekom Cloud. Der Algorithmus wird in einem der weltweit sichersten und modernsten Rechenzentren bei Magdeburg gehostet.

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