Bildquelle: Uni Würzburg/Simula/Kvasir
News • Gastroskopie-Assistenztool
Magenspiegelung: KI hilft bei der Diagnostik
Bei einer Magenspiegelung (Gastroskopie) werden die Speiseröhre, der Magen und der Zwölffingerdarm mit einem Endoskop untersucht, um Magenentzündungen, Geschwüre oder Tumoren zu aufzuspüren.
Für medizinische Anfänger ist die Gastroskopie jedoch eine Herausforderung: Um auf den Kamerabildern Auffälligkeiten oder Krankheiten sicher identifizieren zu können, ist umfassendes medizinisches Wissen und Erfahrung nötig. Das neue internationale Forschungsprojekt GI-Insight (GI steht für Gastroscopy Intelligence) zielt deshalb darauf ab, Magenspiegelungen noch präziser und sicherer zu machen: Forschende der Julius-Maximilians-Universität (JMU) Würzburg und der Karls-Universität Prag wollen neue Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickeln, die Ärzte direkt während einer Gastroskopie unterstützen. Die KI soll beispielsweise helfen, Krankheiten zielsicherer zu erkennen oder besser beurteilen zu können, ob die Entnahme von Gewebeproben nötig ist.
In unserem Projekt wollen wir [...] eine KI entwickeln, die dem Menschen die zeitaufwändige Annotationsarbeit weitgehend abnimmt
Adrian Krenzer
Der JMU-Informatiker Dr. Adrian Krenzer kooperiert bei dem Projekt mit dem Prager Linguistik-Professor Pavel Pecina. Das bayerische Wissenschaftsministerium fördert den Würzburger Projektteil im Rahmen des Programms „Joint Czech-Bavarian Research Projects 2024-2026“ mit 224.000 Euro. GI-Insight startet am 1. Juli 2024 und läuft zweieinhalb Jahre. „Damit eine KI anhand von Bildern aus dem Magen zuverlässig Auffälligkeiten erkennen und klassifizieren kann, muss sie mit vielen Daten trainiert werden“, sagt Adrian Krenzer. Eine Herausforderung sei dabei die Annotation der Trainingsdaten: „In unserem Projekt wollen wir zum einen eine KI entwickeln, die dem Menschen diese zeitaufwändige Annotationsarbeit weitgehend abnimmt“, erklärt der Würzburger Informatiker. Darum kümmert sich der Projektpartner aus Prag: Pavel Pecina setzt die Methode des Natural Language Processing (NLP) ein, um umfangreiche schriftliche ärztliche Befunde mit den dazugehörenden gastroskopischen Aufnahmen zu verknüpfen und in einer Datenbank zu sammeln.
Auf Basis der KI-annotierten Trainingsdaten vom tschechischen Team wird das Team von Adrian Krenzer dann das eigentliche Training der KI in Angriff nehmen. Bis Ende 2026 soll ein Produktprototyp vorliegen, der während einer gastroskopischen Untersuchung in Echtzeit verschiedene Krankheiten identifizieren kann. Nach seiner Validierung soll der Prototyp testweise am Universitätsklinikum Würzburg eingesetzt werden.
Ob die Ergebnisse der KI aus medizinisch-fachlicher Sicht passen, wird dann von Alexander Hann überprüft, Professor für digitale Transformation am Lehrstuhl für Gastroenterologie des Universitätsklinikums Würzburg. Der Experte kooperiert schon seit längerem mit dem JMU-Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme um Professor Frank Puppe.
Das Programm „Joint Czech-Bavarian Research Projects 2024-2026“ soll insbesondere junge Wissenschaftler aus beiden Ländern vernetzen und sie zu weiteren Kooperationen auf nationaler und internationaler Ebene ermutigen. Für Bayern wird es im Auftrag des Wissenschaftsministeriums durch die Bayerisch-Tschechische Hochschulagentur verwaltet, für Tschechien vom dortigen Bildungsministerium. Die jetzt aus insgesamt 96 Vorschlägen ausgewählten 15 neuen Projekte werden insgesamt mit rund 3,5 Millionen Euro von bayerischer und einem entsprechenden Volumen auf tschechischer Seite gefördert.
Quelle: Universität Würzburg
26.06.2024
