Das im Paper präsentierte Verfahren nutzt CT-Scans (links) und eine sogenannte...
Das im Paper präsentierte Verfahren nutzt CT-Scans (links) und eine sogenannte Milchglastrübung (Mitte), um Infektionen mit SARS-CoV-2 ebenso wie akute und chronische Krankheiten zu erkennen – auf einer sogenannten Heatmap (rechts) markiert es für das medizinische Personal, auf welchem Bereich die Diagnose basiert.

© DFKI GmbH

Bildbasierte Diagnose von Covid-19

KI erkennt Coronavirus auf CT-Scans

Zur Erkennung des Coronavirus SARS-CoV-2 gibt es neben den weltweit eingesetzten PCR-Tests (Polymerase-Kettenreaktion) noch weitere Diagnosemöglichkeiten: Die Erkrankung lässt sich auch per Computertomographie (CT) nachweisen – wozu auch Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden kann.

Ein KI-System kann nicht nur die CT-Scans von Covid-19-Patienten aus einem Datensatz herausfiltern, sondern zudem einschätzen, welche Bildbereiche besonders auffällig sind. In einem neuen Forschungsvorhaben haben Prof. Dr.-Ing. Daniel Sonntag, Leiter des Forschungsbereichs Interaktives Maschinelles Lernen (IML) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), und Wissenschaftler Duy Nguyen gemeinsam mit Forschenden der Dublin City University (Irland), der University of California, Berkeley (USA), der VNUHCM-University of Science (Vietnam) und des Max-Planck-Instituts für Informatik einen neuen Prototyp zur automatischen Erkennung von SARS-CoV-2-Infektionen auf CT-Scans entwickelt.

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In Spanien ist die Röntgen-Thorax das erste Bildgebungsverfahren zur Diagnose von Covid-19. Angesichts neuer Erkenntnisse könnte sich das jedoch schon bald ändern, so Milagros Martí de Gracia, Vizepräsidentin der Spanischen Radiologischen Gesellschaft (SERAM) und Leiterin der Notfallradiologie des La Paz Hospital in Madrid, einem der Hotspots der Covid-19-Pandemie.

In einem gemeinsamen Paper, bei dem Duy Nguyen Erstautor ist und das im Rahmen des „Trustworthy AI for Healthcare“-Workshops der 35. AAAI Conference on Artificial Intelligence vorgestellt wurde, präsentieren die Forschenden einen Ansatz, um die Diagnose durch das Zusammenführen verschiedener Datenquellen zu verbessern und Fehler zu minimieren. In Testverfahren mit Forschungsdaten erreicht die Methode eine Trefferquote von 92% – nach aktuellem Stand eines der weltweit besten Ergebnisse in der automatischen Bilderkennung von Infektionen mit SARS-CoV-2 auf einem CT-Scan-Datensatz. Das Besondere an dem Verfahren ist, dass es Ärzten visuell darstellt, worauf die Diagnose basiert.

Die Abbildung oben zeigt den CT-Scan einer Lunge (links), der durch das Verfahren der automatischen Bilderkennung analysiert wird. Zudem können Patienten durch eine sogenannte Milchglastrübung (Mitte) auf akute und chronische Krankheiten untersucht werden. Auf einer sogenannten Heatmap (rechts) markiert das KI-System schließlich den Bereich, auf dem die Entscheidung basiert. Die visuelle Erklärung des Assistenzsystems hat zum Ziel, die Diagnose nachvollziehbarer zu machen und Medizinern wichtige Einsichten zu liefern: Die automatische Bilderkennung mit hoher Präzision hilft, die Infektion einzuschätzen und die Behandlung zu planen. Gerade bei Engpässen in der medizinischen Versorgung kann diese Entscheidungshilfe ein bedeutender Vorteil sein.


Quelle: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

04.02.2021

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