{"id":11227,"date":"2022-09-02T08:31:50","date_gmt":"2022-09-02T06:31:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cibx.de\/?p=11227"},"modified":"2023-09-25T14:56:18","modified_gmt":"2023-09-25T12:56:18","slug":"selbstlernender-diagnosealgorithmus-kollaboratives-ziel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cibx.de\/en\/selbstlernender-diagnosealgorithmus-kollaboratives-ziel\/","title":{"rendered":"Selbstlernender Diagnosealgorithmus mit einem kollaborativem Ziel"},"content":{"rendered":"<p>Ein Forschungskonsortium, dem das Universit\u00e4tsklinikum Bonn angeh\u00f6rt, hat einen auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierenden f\u00f6deralen Diagnosealgorithmus zur Analyse von MRT-Bildern entwickelt. Das Besondere daran: Es bedarf keiner aufw\u00e4ndigen Befundung oder Markierung durch Radiologen. Der Algorithmus erm\u00f6glicht selbstst\u00e4ndiges Lernen in unterschiedlichen medizinischen Einrichtungen. Er wurde von Forschern des <a href=\"https:\/\/www.helmholtz-munich.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Helmholtz Zentrums M\u00fcnchen<\/a>, der <a href=\"https:\/\/www.tum.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen (TUM)<\/a> und ihrem <a href=\"https:\/\/www.mri.tum.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Klinikum rechts der Isar<\/a>, dem <a href=\"https:\/\/www.ukbonn.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Universit\u00e4tsklinikum Bonn (UKB)<\/a> und der <a href=\"https:\/\/www.uni-bonn.de\/de\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Universit\u00e4t Bonn<\/a> entwickelt. Dies er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten, effiziente, KI-basierte F\u00f6derationsalgorithmen unter Ber\u00fccksichtigung des Datenschutzes zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Zeitsparender Diagnosealgorithmus sch\u00fctzt Daten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>KI-L\u00f6sungen erfordern oft gro\u00dfe Datenmengen und relevante Radiologieberichte von medizinischen Experten, um sie zu trainieren. Hier setzt der neue Diagnosealgorithmus an. Dieser ist selbstlernend, sodass Radiologen nicht zahlreiche zeitraubende Befunde oder Marker in MRT-Bildern finden m\u00fcssen. Der gemeinsame Algorithmus wurde an mehr als 1500 MRT-Scans gesunder Probanden aus vier Institutionen trainiert. Anschlie\u00dfend wurde er verwendet, um mehr als 500 MRT-Scans zu analysieren. So sollen Erkrankungen wie Multiple Sklerose, Gef\u00e4\u00dferkrankungen und verschiedene Formen von Hirntumoren identifiziert werden k\u00f6nnen. Das hat der Algorithmus zuvor noch nicht gesehen. Er wurde \u201ef\u00f6deral\u201c geschult, wodurch er Zugriff auf die Daten bekam. Lediglich die Vorgabe, dass sensible medizinische Bilddaten in den jeweiligen Kliniken vorgehalten und nicht zentral gesammelt werden, musste ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Learning by doing<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Mit ihrer Studie konnten die Forscher zeigen, dass der von ihnen entwickelte KI-Diagnosealgorithmus andere Algorithmen, die nur mit Daten eines einzigen Instituts trainiert wurden, \u00fcbertraf. Um das Wissen \u00fcber Gehirn-MRT-Scans zu b\u00fcndeln, trainierte das Forschungsteam KI-Algorithmen in verschiedenen und unabh\u00e4ngigen medizinischen Einrichtungen. Dabei wurden weder Datenschutz verletzt, noch die Datenerfassung zentralisiert. Das Modelltraining mit Daten aus verschiedenen Zentren trug ebenfalls wesentlich dazu bei, dass der Algorithmus bei der Erkennung von Krankheiten robuster war als andere Algorithmen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Kollaborative KI-L\u00f6sungen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Durch den Schutz von Patientendaten bei gleichzeitiger Reduzierung der Arbeitsbelastung f\u00fcr Radiologen glauben die Forscher, dass ihre <a href=\"https:\/\/cibx.de\/en\/sieben-trends-in-der-digitalisierung-des-gesundheitswesens\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">f\u00f6derale KI-Technologie<\/a> die digitale Medizin erheblich voranbringen wird. K\u00fcnstliche Intelligenz und Gesundheitsversorgung sollen bezahlbar sein. Die Forschung zeigt, dass dies machbar ist. Dennoch, das ultimative Ziel ist die Entwicklung von KI-Algorithmen, gemeinschaftlich trainiert an verschiedenen, dezentralisierten medizinischen Instituten, einschlie\u00dflich derjenigen mit begrenzten Ressourcen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Forschungskonsortium, dem das Universit\u00e4tsklinikum Bonn angeh\u00f6rt, hat einen auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierenden f\u00f6deralen Diagnosealgorithmus zur Analyse von MRT-Bildern entwickelt. Das Besondere daran: Es bedarf keiner aufw\u00e4ndigen Befundung oder Markierung durch Radiologen. Der Algorithmus erm\u00f6glicht selbstst\u00e4ndiges Lernen in unterschiedlichen medizinischen Einrichtungen. 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