Vor allem die Auswertung von Bilddaten, wie MRT-Aufnahmen oder Gewebeschnitten, ist zeitintensiv und komplex. Methoden der Künstlichen Intelligenz können dabei helfen, die Bilder schneller auf relevante Informationen hin zu analysieren – beispielsweise auf das Vorliegen von Metastasen. "Die Künstliche Intelligenz hat großes Potenzial, in den kommenden Jahren alle Bereiche der bildbasierten medizinischen Diagnostik zu revolutionieren", sagt Prof. Peter Hufnagl vom Institut für Pathologie der Charité. Der Koordinator des EMPAIA-Konsortiums ("Ecosystem for Pathology Diagnostics with AI Assistance") erklärt: "Dieses Potenzial lässt sich derzeit jedoch kaum nutzen, weil die Infrastruktur fehlt, es keine Standards gibt und die rechtlichen Rahmenbedingungen nicht geklärt sind."
Zusammen mit dem DAI-Labor der Technischen Universität Berlin, dem Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS, der Vitasystems GmbH und der Qualitätssicherungs-Initiative Pathologie QuIP GmbH möchte Prof. Hufnagl deshalb eine Plattform aufbauen, die Ärzten einen leichten Zugang zu zertifizierten und validierten KI-basierten Apps ermöglicht. Die Nutzer sollen beispielsweise vergleichen können, wie verschiedene Programme ein bestimmtes Problem lösen. Gleichzeitig sollen Entwickler von KI-basierten Algorithmen für die Validierung ihrer Software auf Bilddaten zugreifen können. Um die Zertifizierung von Algorithmen für den Einsatz in der Diagnostik zu beschleunigen, wird die Plattform außerdem Entwickler, Referenzinstitute und Zertifizierer zusammenbringen. "Die Spielregeln auf diesem Marktplatz werden sich natürlich nach den geltenden Gesetzen zu Datenschutz und der Zulassung von Medizinprodukten richten", betont Prof. Hufnagl. "Durch Schaffung dieses Marktplatzes unter klaren rechtlichen Bedingungen möchten wir dazu beitragen, dass Mediziner zugelassene KI-unterstützte Programme in Zukunft routinemäßig für die bildbasierte Diagnostik einsetzen können." Das Konsortium plant, die Plattform zunächst auf die Analyse von Gewebeschnitten auszurichten, bevor radiologische Bilddaten in den Fokus genommen werden.
MEDICA.de; Quelle: Charité – Universitätsmedizin Berlin
