AC forscht
  • Über uns
  • Kontakt
AC forscht
  • Über uns
  • Kontakt
AC forscht

Neues Forschungsprojekt ODELIA: Revolutionierung der Künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen durch Schwarmlernen

von Uniklinik RWTH Aachen15. Februar 2023 in Medizin und Technik,
machine learning brain
© santiago silver – stock.adobe.com

Zum 1. Januar 2023 ist ein neues Forschungsprojekt zur Gründung eines Konsortiums für dezentrale medizinische künstliche Intelligenz (Open Consortium for Decentralized Medical Artificial Intelligence = ODELIA) unter Aachener Beteiligung gestartet. Das Projekt will in den nächsten fünf Jahren die Hindernisse bei der Datenerfassung im Gesundheitswesen durch den Einsatz von Schwarmlernen (SL) überwinden. Zu diesem Zweck werden die Verbundpartner KI-Modelle trainieren, ohne persönliche Patientendaten weitergeben zu müssen. Das ODELIA-Projekt wird von der Europäischen Union im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizon Europe mit insgesamt 8,7 Millionen Euro gefördert, davon entfallen 1,4 Millionen Euro auf die Uniklinik RWTH Aachen.

KI-Modelle im Gesundheitswesen haben das enorme Potenzial, die Entscheidungsfindung in der klinischen Routine zu verbessern, was zu einer früheren, besseren und präziseren Diagnose, Prognose und Behandlung von Krankheiten führt. Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Gesundheitswesen ist der Mangel an ausreichend großen Datensätzen, mit denen Modelle trainiert werden können. Dies gilt insbesondere für die Krebsfrüherkennung, bei der die Sammlung von Daten auf große praktische, ethische und rechtliche Hindernisse stößt. ODELIA zielt darauf ab, diese Hindernisse zu überwinden, indem es SL implementiert – ein neuartiger Ansatz, der das Training medizinischer KI-Algorithmen unter Wahrung der Privatsphäre ermöglicht, ohne sensible und private Daten weiterzugeben.

KI-Algorithmus zur Früherkennung von Brustkrebs mittels MRT

Univ.-Prof. Dr. med. Christiane Kuhl, Direktorin der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie an der Uniklinik RWTH Aachen

Univ.-Prof. Dr. med. Christiane Kuhl, Direktorin der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie an der Uniklinik RWTH Aachen

Im Rahmen des ODELIA-Projekts widmen sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Krebsfrüherkennung. Ihr Ziel ist es, den ersten klinisch nützlichen KI-Algorithmus für die Erkennung von Brustkrebs in der Magnetresonanztomographie (MRT) zu entwickeln, der eine Datenbank nutzt, die alle bisherigen Studien übertrifft. Dies wird nicht nur eine nützliche medizinische Anwendung liefern, sondern auch den klinischen Nutzen von KI im Hinblick auf eine beschleunigte Entwicklung, höhere Leistung und Verallgemeinerbarkeit beweisen, um letztendlich die Behandlung und Gesundheitsversorgung für europäische Patientinnen und Patienten zu verbessern. Univ.-Prof. Dr. med. Christiane Kuhl, Direktorin der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie an der Uniklinik RWTH Aachen, erhofft sich viel von dem neuartigen Ansatz: „Nach jahrzehntelanger Forschung, die immer wieder gezeigt hat, dass die MRT sowohl der Mammographie als auch dem Brust-Ultraschall weit überlegen ist, freue ich mich, dass diese lebensrettende Screening-Methode bald für eine breitere Bevölkerungsgruppe zur Verfügung stehen wird. Die korrekte Interpretation von Brust-MRT-Untersuchungen ist jedoch eine Herausforderung und erfordert spezielles Fachwissen. Mit ODELIA werden wir die notwendigen KI-Tools bereitstellen, die Radiologen bei der korrekten Interpretation von Brust-MRT-Screening-Studien unterstützen, um den Nutzen für alle Frauen, die sich dem Screening unterziehen, zu maximieren.“

Priv.-Doz. Dr. med. Dipl.-Phys. Daniel Truhn, Leitender Wissenschaftler in der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie an der Uniklinik RWTH Aachen und einer der beiden wissenschaftlichen Koordinatoren des ODELIA-Projekts, ergänzt:  „Wir erhoffen uns von dem Projekt, die Ergebnisse und die Erfolge im SL später auf eine Vielzahl medizinischer Anwendungen ausweiten zu können. Damit könnten wir Patientinnen und Patienten und Gesundheitsdienstleistern in Europa eine digitale Infrastruktur zur Verfügung stellen, die die Entwicklung von KI-Tools auf Expertenebene für große Datenmengen ermöglicht, ohne die Datensicherheit und den Datenschutz zu gefährden.“

Auch Prof. Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Center for Digital Health an der Technischen Universität Dresden und weiterer wissenschaftlicher Koordinator für ODELIA betont den europaweiten Nutzen des Projekts: „SL hat das Potenzial, die Herausforderungen der Datenerfassung und die Bereitstellung eines Rahmens für die Zusammenarbeit bei der KI-Ausbildung anzugehen und letztendlich die Qualität, die Gesundheitsversorgung für Patientinnen und Patienten in Europa zu verbessern.“

Über ODELIA

Das ODELIA-Konsortium bringt Partner aus zwölf akademischen Einrichtungen und Industriepartner aus ganz Europa zusammen: Europäisches Institut für Biomedizinische Bildgebung (Österreich), Uniklinik RWTH Aachen (Deutschland), Onkologisches Institut Vall d’Hebron (Spanien), Mitera Hospita (Griechenland), Radboud University Medical Center (Niederlande), University Medical Center Utrecht (Niederlande), Ribera Salud (Spanien), Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS (Deutschland), OSIMIS (Belgien), Technische Universität Dresden (Deutschland), Universität Zürich (Schweiz) und University of Cambridge (Vereinigtes Königreich).

Weitere Informationen zum Projekt finden Sie auf der Website: www.odelia.ai. Quadrate_Satzende


Teile auf FacebookTeile auf Twitter

Verwandte Artikel

Univ.-Prof._Dr.-Ing._Horst_Fischer_© Martin Braun

Nachgefragt bei Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst Fischer

von Uniklinik RWTH Aachen23. November 2022
AdobeStock_419230865_©-eplisterra

Aufklärung versus Recht auf Nichtwissen? Unmittelbare und mittelbare Nebenbefunde in der Genommedizin

von Uniklinik RWTH Aachen22. November 2022
AdobeStock_354688346_©-Ravil-Sayfullin

Lungenfibrose und Long-COVID durch Biomarker und innovative Röntgentechnik besser verstehen und behandeln

von Uniklinik RWTH Aachen21. November 2022
Close up the media plate on hand medical technicians working on

Eine schleichende Gefahr

von Uniklinik RWTH Aachen10. Oktober 2022
RSS
Facebook
Google+
Twitter
YouTube

Schlagwörter

Auszeichnung Bakterien Bildgebung Corona Coronavirus Covid-19 Darm Deep Learning Diabetes Diagnostik Digitalisierung Fibrose Forschung Fördermittel Förderung Gehirn Genetik Herz Interview Kardiologie KI Krebs Künstliche Intelligenz Leber Lunge Medikamente Medizintechnik Nephrologie Neurologie Neuroradiologie Niere Nieren Orthopädie Pathologie Preis Projekt Publikation Schlaganfall Seltene Erkrankungen Studie Telemedizin Therapie Tumor Uniklinik RWTH Aachen Veröffentlichung

Podcastreihe

Faszination „Uniklinik RWTH Aachen“
Faszination Medizin,

Faszination „Uniklinik RWTH Aachen“

von Uniklinik RWTH Aachen9. Dezember 2022

Hervorgehoben

Wegweisende Studie in „Lancet Digital Health“ erschienen: Automatisierte Diagnostik von Nierentransplantationsbiopsien mittels Künstlicher Intelligenz
Medizin und Technik,

Wegweisende Studie in „Lancet Digital Health“ erschienen: Automatisierte Diagnostik von Nierentransplantationsbiopsien mittels Künstlicher Intelligenz

von Uniklinik RWTH Aachen16. November 2021

Kategorien

  • Ausgezeichnete Forschung
  • Entzündung und Folgen
  • Faszination Medizin
  • Forschung hautnah
  • Herz und Gefäße
  • Innere Medizin
  • Medizin und Technik
  • Neurowissenschaften
  • Onkologie
  • Psychosoziale Medizin

Archive

Verwandte Links

apropos
Stiftung Universitätsmedizin Aachen

© 2020 Uniklinik RWTH Aachen      IMPRESSUM      DATENSCHUTZERKLÄRUNG