Künstliche Intelligenz in der Medizin
Im August 2021 rief das Bayerische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst gemeinsam mit der Québecer Stiftung für Forschungsförderung „Fonds de recherche du Québec“ (FRQ) die Ausschreibung zur Künstlichen Intelligenz in der Medizin ins Leben. Drei bilateral geförderte Verbundvorhaben wurden ab Anfang 2022 über einen Zeitraum von drei Jahren mit insgesamt rund einer Million Euro gefördert.
Entscheidungsunterstützung bei Lungenkrebs-Screening mit Niedrigdosis-Computertomographie
Leitung Bayern: Prof. Michael Ingrisch mit Dr. Katharina Jeblick (LMU Klinikum, München); Leitung Québec: Prof. Philippe Després (Université Laval, Québec)
Dieses Kooperationsprojekt zwischen Québec und Bayern hatte zum Ziel, den verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Lungenkrebsvorsorge mittels Niedrigdosis-Computertomographie zu fördern. Die Arbeiten umfassten die Entwicklung digitaler Infrastrukturen, die Verwaltung von Forschungsdaten gemäß den FAIR-Prinzipien, die Erstellung eines realen klinischen Datensatzes sowie die Bewertung von KI-Algorithmen in für die klinische Praxis repräsentativen Kontexten. Darüber hinaus wurden Faktoren untersucht, welche die Akzeptanz von KI-Algorithmen für das Lungenkrebs-Screening in der Klinik beeinflussen.
AIrway, ein KI-gestütztes tragbares Gerät für die Funktionsüberwachung der Atemwege
Leitung Bayern: Prof. Andreas Kist (Universitätsklinikum Erlangen); Leitung Québec: Prof. Nicole Li-Jessen (McGill University, Québec)
Ziel dieses Projekts war die Entwicklung eines tragbaren Geräts zur Funktionsüberwachung der Atemwege und somit die frühzeitige Vorhersage von Verschlechterungen bei einer chronisch obstruktiven Lungenerkrankung (COPD) und Asthma, um präventive Maßnahmen rechtzeitig zu ergreifen. Für das Wearable, das temporär an den Hals der Patienten geklebt werden kann, wurde ein neuronales Netzwerk entwickelt, das charakteristische Symptome wie Husten, Niesen, Keuchen, Kurzatmigkeit und verschlechterte Stimmlage identifizieren kann.
Künstliche Intelligenz für die integrative Analyse von MRT-Daten des Gehirns und Rückenmarks bei Multipler Sklerose
Leitung Bayern: Prof. Dr. med. Mark Mühlau (Universitätsklinikum rechts der Isar der Technischen Universität München); Leitung Québec: Prof. Julien Cohen-Adad (Polytechnique Montréal, Québec)
Das Projekt verfolgte das Ziel, belastbare Leitlinien zu schaffen, welche Therapie bei Patienten mit Multipler Sklerose in welcher Situation einzusetzen ist. Dafür wurde ein technischer Rahmen geschaffen, der es mit Hilfe künstlicher Intelligenz vermag, MRT-Bilder von Gehirn und Rückenmark gemeinsam zu analysieren, um damit das Ausmaß der Gewebeschädigung im Gehirn und im Rückenmark genau vermessen zu können. Ziel ist es, den Krankheitsverlauf besser vorhersagen zu können und das Verfahren in den klinischen Alltag zu integrieren.
