Die neue KI-gestützte radiologische Assistenzsoftware Prostate.Carcinoma.ai von FUSE-AI wird die Detektion von verdächtigen Läsionen bei der MRT-Analyse der Prostata vereinfachen. Darüber hinaus ist das KI-Backbone von FUSE-AI auf automatische Bild- und Datenerkennung in Medizin, Pharmazie und Biotechnologie anwendbar.

Die Software ist das erfolgreiche Ergebnis eines umfangreichen Data Science-Prozesses, bei dem aus komplexen Daten aus unterschiedlichen Quellen Erkenntnisse gewonnen und zusammengeführt werden. Denn bevor die KI-Software bei einer Diagnose unterstützen kann, müssen Daten gesammelt, harmonisiert, annotiert und trainiert werden.

Wie wird aus komplexen Datenmengen wertvolles Wissen?

Qualitativ hochwertige Daten in ausreichender Menge zur Verfügung zu haben, ist die entscheidende Voraussetzung für das Trainieren des KI-Systems. Die für Prostate.Carcinoma.ai entwickelten KI-Modelle trainieren ausschließlich mit Patientendaten, zu denen die vollständigen histologischen Daten vorliegen, sodass diese mit den MRT-Bildern abgeglichen werden können. Doch auch mit weniger hochwertigen Daten können KI-Modelle trainiert werden. Diese müssen dann von den Data Scientists zunächst harmonisiert werden.

Woher kommen die Daten für Prostate.Carcinoma.ai?

Neben öffentlich zugänglichen Datensätzen, die allerdings meist nicht in ausreichender Menge vorliegen, oder lizenzbedingt nicht verwendet werden können, sind Kooperationen mit niedergelassenen Radiologen oder Krankhäusern die entscheidende Datenquelle. Diese Daten müssen anonymisiert vorliegen und dürfen beispielsweise keine Patienten-ID enthalten. Solche Daten bereitzustellen, ist für Kliniken und Praxen ein zusätzlicher Arbeitsaufwand. Daher setzt FUSE-AI auf Forschungskooperationen, die vertraglich festgelegt und für beide Seiten gewinnbringend sind. Beispielhaft hierfür ist die Zusammenarbeit mit dem Kantonsspital Aarau (Schweiz) und der Universitätsklinik Jena, die qualitätsgesicherte MRT-Kontrastaufnahmen der Prostata liefert.

Anwendung der Diagnose-Assistenzsoftware in Medizin, Pharmazie und Biotechnologie

Nach der erfolgreichen Zertifizierung und Markteinführung plant FUSE-AI, die aufwendig entwickelte Software-Architektur auch in anderen medizinischen Bereichen zum Einsatz zu bringen. „Der gesamte Prozess vom Einlesen der Daten bis zur automatisierten Evaluation ist bei FUSE-AI etabliert und lässt sich auf jede Form von Bilddaten anwenden“, so Machine Learning Engineer Fabian Hielscher. In Zukunft können auch Tumore in anderen Organen dargestellt oder Bilder aus anderen Quellen wie der Pathologie oder Mikroskopie analysiert werden. Matthias Steffen, CEO von FUSE-AI bestätigt: „Wir nennen die Basis unserer KI das KI-Backbone, das für automatische Bild- und Datenerkennung in Medizin, Pharmazie und Biotechnologie eingesetzt werden kann.“

Textumfang: 2.944 Zeichen ohne Leerzeic

Über FUSE-AI

Das 2017 gegründete Hamburger Start-up FUSE-AI verfolgt das Ziel, mit KI- basierten Software-Lösungen zu einer besseren medizinischen Versorgung beizutragen. Für die medizinische Bildanalyse setzt FUSE-AI vor allem Deep- Learning-Methoden ein, die den technologischen Kern der KI-Software bilden.

Weitere Informationen zu FUSE-AI unter www.fuse-ai.de.

Weitere Informationen zu prostate.carcinoma.ai unter prostate.carcinoma.ai.