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Wissenschaftler entwickeln digitalen Röntgenassistenten

Dienstag, 11. August 2020

/sudok1, stockadobecom

Kiel – Einen intelligenten Röntgenassistenten, der dabei hilft, wichtige Informationen aus Röntgen- und CT-Bildern zu filtern, entwickeln Wissenschaftler in dem neuen Ver­bund­projekt „Künstliche Intelligenz (KI) für radiologische Bildgebung in der Notfall- und Intensivmedizin“ (KI-RAD).

„Gerade in der Notfall- und Intensivmedizin kann ein intelligenter Röntgenassistent le­bensrettend sein, da er schnell Dinge erkennt und dafür sorgt, dass man nichts übersieht“, erläuterte Projektkoordinator Claus-Christian Glüer.

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Er ist Professor für medizinische Physik an der medizinischen Fakultät der Christian-Al­brechts-Universität zu Kiel (CAU) und Leiter der Sektion biomedizinische Bildgebung der Klinik für Radiologie und Neuroradiologie am UKSH, Campus Kiel, und des Molecular Imaging North Competence Center (MOIN CC).

Die Wissenschaftler haben für das Projekt drei Anwendungsbereiche ausgewählt: Schlag­anfall, Knochenverletzungen und Röntgenaufnahmen des Brustkorbes (Röntgenthorax). Bei Verdacht auf einen Schlaganfall soll das System schnell zwischen einem verschlosse­nen Blutgefäß und einer Hirnblutung unterscheiden.

Bei Verletzungen von Knochen soll das KI-gestützte Analysesystem zwischen frischen Frakturen infolge eines Unfalls und alten Brüchen, beispielsweise als Folge von Osteopo­rose unterscheiden. Außerdem soll es instabile Brüche erkennen, die eine besondere Vor­sicht erfordern.

Den Anwendungsbereich zu Röntgenaufnahmen des Brustkorbs betreut Jörg Barkhausen, Direktor der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin am UKSH, Campus Lübeck. Auch hier geht es darum, Probleme zu erkennen, die einer schnellen Behandlung bedürfen, zum Beispiel bei Atemnot auf Grund eines Pneumothorax.

Das auf drei Jahre angelegte Projekt ist ein Teil des Vorhabens „KI-Space für intelligente Gesundheitssysteme“ (KI-SIGS). Dieses wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit 1,5 Millionen Euro gefördert. Ziel ist die Entwicklung und Bereitstellung von KI-gestützten Analyseverfahren zur Optimierung von Workflow und Befundungsqualität für Bildgebung in der Notfall- und Intensivmedizin. © hil/aerzteblatt.de

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