KI unterstützt die Diagnostik bei Magenspiegelungen

04.07.2024

Ein tschechisch-bayerisches Forschungsteam entwickelt eine Künstliche Intelligenz (KI) für die Gastroskopie, um Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnostik zu unterstützen. Das Projekt „GI-Insight“ wird von der Julius-Maximilians-Universität Würzburg und der Karls-Universität Prag geleitet und zielt darauf ab, die Präzision und Sicherheit von Magenspiegelungen zu erhöhen.

Bei einer Magenspiegelung (Gastroskopie) werden Speiseröhre, Magen und Zwölffingerdarm mit einem Endoskop untersucht. Dieses Verfahren ermöglicht es Ärztinnen und Ärzten, den Gesundheitszustand der Organe zu beurteilen und bei Bedarf Gewebeproben zu entnehmen. Magenspiegelungen sind entscheidend für die Diagnose und Behandlung von Erkrankungen wie Magenentzündungen, Geschwüren und Tumoren. Besonders für medizinische Anfängerinnen und Anfänger ist es herausfordernd, Auffälligkeiten auf den Kamerabildern sicher zu identifizieren.

Bild: Ein Instrument für die Durchführung einer Magenspiegelung wird vorbereitet

Magenspiegelungen werden sehr häufig durchgeführt; mit ihnen lassen sich zum Beispiel Magenentzündungen, Geschwüre oder Tumoren aufspüren.

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Ziel des Projekts GI-Insight

Forschende der Julius-Maximilians-Universität Würzburg und der Karls-Universität Prag arbeiten zusammen, um eine KI zu entwickeln, die während der Gastroskopie Krankheiten erkennt und die Notwendigkeit von Gewebeproben besser beurteilen kann.

Das bayerische Wissenschaftsministerium fördert den Würzburger Teil des Projekts im Rahmen des Programms "Joint Czech-Bavarian Research Projects 2024-2026" mit 224.000 Euro. GI-Insight läuft über zweieinhalb Jahre, mit dem Ziel, bis Ende 2026 einen Produktprototyp zu entwickeln, der Krankheiten in Echtzeit während einer Gastroskopie identifizieren kann.

Entwicklung der KI und Trainingsdaten

"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. Die Annotation der Trainingsdaten ist hierbei eine besondere Herausforderung. Pavel Pecina setzt Methoden des Natural Language Processing (NLP) ein, um umfangreiche schriftliche ärztliche Befunde mit gastroskopischen Aufnahmen zu verknüpfen und in einer Datenbank zu sammeln. Diese annotierten Daten werden dann vom Team von Adrian Krenzer für das Training der KI genutzt.

Zusammenarbeit und Validierung

Nach der Entwicklung des KI-Prototyps wird dieser testweise am Universitätsklinikum Würzburg eingesetzt. Alexander Hann, Professor für digitale Transformation am Lehrstuhl für Gastroenterologie des Universitätsklinikums Würzburg, wird die medizinische Validierung der KI-Ergebnisse übernehmen. Hann kooperiert bereits mit dem JMU-Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme um Professor Frank Puppe.

Das Projekt GI-Insight zeigt, wie Künstliche Intelligenz die medizinische Diagnostik unterstützen kann, indem es die Genauigkeit von Magenspiegelungen erhöht und Ärztinnen und Ärzte entlastet. Durch die internationale Zusammenarbeit und Förderung wird die Forschung auf diesem Gebiet maßgeblich vorangetrieben.

MEDICA.de; Quelle: Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Mehr über die JMU unter: www.uni-wuerzburg.de