Künstliche Intelligenz in der Medizin

Im Mittelpunkt der KI-gestützen Gesundheitsforschung steht die Frage, wie der Mensch letztlich die durch künstliche Intelligenz erzeugten und aufbereiteten Daten richtig nutzen kann. Visual-Computing-Technologien sind dazu ein wesentlicher Ansatz. Im Fraunhofer IGD werden seit Jahren Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Vital- und Gesundheitsdaten sowie krankheitsbezogene Patientendaten zu analysieren und zu bewerten. Dazu gehören unter anderem die KI-basierte medizinische Bildverarbeitung, die visuelle Kohortenanalyse und die Anomalieerkennung in Vitaldaten.

Individuelle Gesundheit ist ein zentrales Strategiethema des Fraunhofer IGD. Die dabei entwickelten Technologien unterstützen den Übergang von klassischer zu personalisierter Medizin mit Visual-Computing-Technologien. Die spezifischen Lösungen des Fraunhofer IGD umfassen die gesamte Behandlungskette von Diagnose über Therapie bis hin zur Nachsorge. Dabei werden bildgebende Verfahren mit datengetriebenen Ansätzen in der Medizin verbunden.

KI für Bildanalyse

Erkennen und Markieren anatomischer Strukturen in medizinischen Bilddaten ist Voraussetzung für die Planung und Durchführung von Therapien. 3D-Bilddaten sind hierfür die optimale Grundlage – neue Lernverfahren des Fraunhofer IGD unterstützen den Arzt bei der aufwändigen Auswertung und Analyse:

• automatisierte Segmentierung von anatomischen
  Strukturen in Bilddaten
• automatische Erkennung und Markierung von Anomalien
• aufschlussreiche 3D-Visualiserung
• schnelle Informationsaufbereitung statt manueller Auswertung
• schnelle Analyse von aufwändig zu interpretierenden Bilddaten
• anwendbar auf alle Körperbereiche
• durch Erkenntnisgewinn auf digitaler Basis Reduzierung
  operativer Eingriffe und anschließenden Laboruntersuchungen

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Präzision durch Fusion: Multimodale Datenanalyse

Für umfassende Datenanalysen kombinieren wir mittels innovativen Fusionierungstechnologien verschiedene Datenmodalitäten. Dazu zählen beispielsweise radiologische Bilder sowie klinische und patientenspezifische Informationen.

Sie erhalten individuelle Analysen der fusionierten Daten, welche ein tiefergehendes Verständnis für medizinische Zusammenhänge schaffen und präzise Diagnose- und Behandlungsempfehlungen ermöglichen.

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Visuelle Kohortenanalysen

Kohorten beschreiben allgemein Patientengruppen, die rele- vante Gemeinsamkeiten aufweisen. Das Fraunhofer IGD entwickelt Werkzeuge für die visuell-interaktive Datenanalyse in enger Abstimmung mit klinischen Nutzern. Diese stellen eine Patientengruppe zusammen. Mit Hilfe einer individuell angepassten Analyse lässt sich sofort erkennen, ob die Kohorten aussagekräftig genug sind oder ob sie weiter verfeinert werden können.

Anomalieerkennung in Vitaldaten

Durch eine Analyse der Vitalparameter, wie beispielsweise Herzfrequenz, Herzratenvariabilität oder Atemfrequenz, sind Schlafqualität, Stressniveau und Anomalien wie Schlafapnoen oder Bewusstlosigkeit identifizierbar. Anormale Muster werden durch die umfangreiche Erfassung und kontinuierliche Bewertung der Daten zügig erkannt. So können ärztliche Maßnahmen schneller eingeleitet werden. Auch Therapieerfolge lassen sich besser überprüfen. Für eine sichere Erkennung der Anomalien nutzen wir multiple Sensorik und situationsabhängige Algorithmen.

Health@Hand ist ein visueller Leitstand für den Einsatz in Pflegeeinrichtungen oder Krankenhäusern und bietet folgende Funktionen für das Personal:

• digitales Abbild der realen Station
• Übersicht aller Gesundheits- und Verwaltungsdaten
  einer Station
• Visuelle Aufbereitung zur schnellen Erfassung und
  Entscheidungsfindung
• detaillierte Anzeige für einzelne Zimmer, einzelne
  Patienten, ausgewählte Zeiträume, Geräteübersicht
• Zugriff und interaktiver Austausch über mobile
  Endgeräte möglich

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