Bessere medizinische Versorgung von diabetischen Augenerkrankungen durch KI
TU Chemnitz beteiligt sich an von Bundesministerium für Bildung und Forschung mit über elf Millionen Euro geförderten Forschungsprojekt zum Aufbau einer Forschungsdaten-Infrastruktur für zuverlässigere und KI-basierte Verlaufsmodellierungen bei Diabetes-bedingten Augenkrankheiten
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Jun.-Prof. Dr. Danny Kowerko beteiligt sich an dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten digitalen Fortschritts-Hub „Medical Informatics Hub in Saxony“. Foto/Collage: privat und panumas (pexel.com/CCo)/Matthias Fejes
Die moderne Medizin soll digitaler, individueller und damit leistungsfähiger werden. Das betrifft insbesondere die Krebs- und Diabetes-Behandlung. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), zum Beispiel zur effizienteren und individuellen Diagnostik und Therapie beim Abgleich mit medizinischen Datenbanken, ist dabei essentiell. Um diese Vorhaben voranzutreiben, fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung den digitalen Fortschritts-Hub „Medical Informatics Hub in Saxony“ (MIHUBx) mit 11,2 Millionen Euro. An dem Projekt beteiligt sind die Technische Universität Dresden, das Universitätsklinikum Dresden, die Juniorprofessur Media Computing (Leitung: Jun.-Prof. Dr. Danny Kowerko) der Technischen Universität Chemnitz, das Klinikum Chemnitz sowie die Hochschule Mittweida.
Das Team um Jun.-Prof. Danny Kowerko hat die Projektleitung des Use Cases „Ophthalmologie trifft Diabetolgie“ inne. Es handelt sich dabei um eines von drei Teilprojekten innerhalb des Gesamtvorhabens „MIHUBx“. Beteiligt sind an diesem Teilprojekt neben der TU Chemnitz auch das Klinikum Chemnitz sowie die Professur Medieninformatik (Leitung: Prof. Dr. Marc Ritter, Absolvent der TU Chemnitz) der Hochschule Mittweida sowie Prof. Dr. med. Katrin Engelmann, Chefärztin der Augenklinik der Klinikums Chemnitz gGmbH, sowie Prof. Dr. med. Peter Schwarz, Leiter der Medizinischen Klinik III mit dem Schwerpunkt Prävention und Versorgung von Diabetes (Typ 2) sowie medizinisch verantwortlich für den Teilbereich „Diabetologie“ im Rahmen des Use Case. Dabei entfallen auf dieses Teilprojekt insgesamt rund drei Millionen Euro, wovon rund 800.00 Euro an die TU Chemnitz gehen.
Im Rahmen ihres Use Case „Ophthalmologie trifft Diabetologie“ bringen Danny Kowerko und sein Team von der TU Chemnitz ihre Expertise bei der KI-gestützten Erkennung und Verlaufsmodellierung von diabetischen Augenerkrankungen ein. So sollen Diagnostik und Therapie auf einer breiteren Datenbasis verbessert werden. Dabei geht es konkret darum, Verfahren des klassischen maschinellen Lernens mit modernen Deep-Learning-basierten Methoden zu kombinieren und in einem Dashboard abzubilden.
Das Dashboard zeigt dann übersichtlich zum Beispiel Krankheitsverläufe auf der Basis von Daten wie der Sehschärfe, Gewebezustand der Netzhaut (sogenannte „OCT“-Befunden), Anamnese sowie bisherigen Diagnostik und Therapie. „Wir möchten unter anderem erreichen, dass Ärztinnen und Ärzte aus dem Abgleich und der Visualisierung vieler ähnlicher Krankheitsverläufe eine bessere Prognose durch unser Verfahren stellen können“, sagt Kowerko.
Zusammen möchten die Beteiligten in einem ersten Schritt Schnittstellen zwischen medizinischen Partnerinnen und Partnern, wie zum Beispiel Augenkliniken, niedergelassenen Augenärztinnen und -ärzten, Allgemeinmedizinerinnen und -mediziner sowie Diabetologinnen und Diabetologen und Datenverarbeitungszentren, schaffen. Darüber hinaus soll eine zentrale Infrastruktur für die Datenintegration entwickelt werden. Für den von der TU Chemnitz koordinierten Use Case heißt das, dass ein für die Verlaufsmodellierung von diabetes-bedingten Augenkrankheiten spezifischer Datensatz erstellen werden muss. Der Aufbau einer konsistenten Forschungsdaten-Infrastruktur schafft die Datenbasis für zuverlässigere und KI-basierte Verlaufsmodellierungen von Diabetes-bedingten Augenkrankheiten.
Die geschilderten Ansätze sollen dem demografischen Wandel und der damit verbundenen Ausdünnung des Facharztnetzes in ländlichen Regionen durch eine effizientere Behandlung der einzelnen Patientinnen und Patienten entgegenwirken. Dazu muss zunächst das Verständnis und das Vertrauen in die Technologie hergestellt werden. „Dafür arbeiten wir zum Beispiel eng mit Ärztinnen und Ärzten zusammen, um diese in den Entwicklungsprozess einzubinden und ihr Feedback aufzunehmen“, sagt Kowerko. Dieses Feedback fließe zum Beispiel in die Darstellung des Dashboards ein, das so gezielt auf die Nutzerinnen und Nutzer aus der Praxis maßgeschneidert werde. Der maximale Praxisbezug für Augenärztinnen und -ärzten, Diabetologinnen und Diabetologen sowie Allgemeinärztinnen und -ärzten steht im Fokus – für eine effizientere Versorgung der Patientinnen und Patienten.
Weitere Informationen erteilt Jun.-Prof. Dr. Danny Kowerko, Telefon +49 371 531-35660, E-Mail danny.kowerko@informatik.tu-chemnitz.de.
Matthias Fejes
10.05.2022
