© Quelle: Heidelberg Engineering GmbH.
Moderne bildgebende Verfahren liefern wertvolle Daten, die durch das Ophthalmo-AI-Assistenzsystem für die Behandlung ausgewertet werden (Quelle: Heidelberg Engineering GmbH).

BMBF-Verbundprojekt Ophthalmo-AI

Intelligente, kooperative Diagnose- und Therapieunterstützung in der Augenheilkunde

© Quelle: Heidelberg Engineering GmbH.
Moderne bildgebende Verfahren liefern wertvolle Daten, die durch das Ophthalmo-AI-Assistenzsystem für die Behandlung ausgewertet werden (Quelle: Heidelberg Engineering GmbH).
© Quelle: Knappschaftsaugenklinik Sulzbach.
Typische krankhafte Veränderungen der Netzhaut bei diabetischer Makulopathie dargestellt in einem Funduskopiebild sowie in einem Schnittbild des Augenhintergrunds mittels optische Kohärenztomographie.

Bildgebende Verfahren in der Augenheilkunde sind technologisch so weit fortgeschritten, dass sich Netzhaut- und Gefäßstrukturen im Auge hochgenau zwei-, drei- oder gar vierdimensional darstellen lassen. Das Bildmaterial zu interpretieren und unter Berücksichtigung der Patientenhistorie eine Therapieentscheidung abzuleiten, ist jedoch anspruchsvoll und erfordert viel Erfahrung. Behandlungsfehler können fatale Folgen für Patientinnen und Patienten haben. Das kürzlich gestartete Verbundprojekt »Ophthalmo-AI«, koordiniert vom Fraunhofer-Institut für Biomedizinische Technik IBMT, will ein intelligentes, interaktives Assistenzsystem schaffen, das Augenärztinnen und -ärzte mit Methoden der erklärbaren Künstlichen Intelligenz unterstützt und nachvollziehbare Diagnosen und Behandlungsvorschläge macht.

Die Entwicklungen im Projekt »Ophthalmo-AI« sollen künftig Augenärztinnen und -ärzte durch ein intelligentes Assistenzsystem dabei unterstützen, anhand von Bilddaten und klinischen Daten eine korrekte Diagnose zu stellen und die bestmögliche Therapieentscheidung zu treffen. Für nachvollziehbare Vorschläge für das medizinische Personal, wird das KI-System zunächst biologische Strukturen und pathologische Merkmale in den Bilddaten kennzeichnen. Dann leiten spezielle KI-Modelle aus den Bildbefunden und weiteren Informationen aus der Patientenakte Diagnosen ab, machen Therapievorschläge und prognostizieren den Therapieerfolg. Mittels Verfahren des Interaktiven Maschinellen Lernens wird das Wissen der Ärztinnen und Ärzte über den jeweiligen Fall in den Prozess eingebunden. Zur Systementwicklung dienen in einer speziellen Datenintegrationsplattform in großem Umfang zusammengetragene und aufbereitete Behandlungsdaten. Das entstehende Augmented-Intelligence-System wird in klinischen Demonstratoren auf seine Praxistauglichkeit bei Makuladegeneration und diabetischer Retinopathie hin geprüft. In der umfangreichen datengetriebenen Verarbeitung werden auch die Datenschutzaspekte der DSGVO vollumfänglich berücksichtigt.

Das im März 2021 gestartete und auf drei Jahre ausgelegte Verbundvorhaben »Ophthalmo-AI« wird, koordiniert vom Fraunhofer-Institut für Biomedizinische Technik IBMT, von einem international erfahrenen, multidisziplinären Team von Experten aus den Bereichen Medizin, Medizintechnik, Textanalytik sowie Medizininformatik und Künstliche Intelligenz umgesetzt. Das Fraunhofer IBMT stellt im Projekt die Datenintegrationsplattform zur Aufnahme und Aufbereitung der klinischen Daten für die KI-Modellentwicklung bereit und entwickelt den Daten-Layer des Assistenzsystems. Als Spezialist für Textanalytik wird die Firma LangTec aus Hamburg Werkzeuge zur Extraktion von Informationen aus Befundtexten bereitstellen, die für das Trainieren der erforderlichen maschinellen Lernmodelle und für ihre Ausführung gebraucht werden. LangTec ist auch für die Umsetzung der Pseudonymisierung personenbezogener Daten verantwortlich. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), vertreten durch die Forschungsbereiche Interaktives Maschinelles Lernen (IML) und Kognitive Assistenzsysteme (COS), entwickelt die benötigten KI-Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Diagnose- und Therapieunterstützung. Mit Hilfe des Interaktiven Maschinellen Lernens werden den Augenärztinnen und -ärzten hierbei Benutzerschnittstellen mit Erklärungs- und Visualisierungstools zur Verfügung gestellt, über die sie ihr Expertenwissen in den Prozess einbringen können (Human-in-the-loop). Das Medizintechnikunternehmen Heidelberg Engineering GmbH entwickelt ergänzend dazu Verfahren zur Merkmalsextraktion und Segmentierung in sogenannten OCT-Bildern der Netzhaut. Von dem so entstehenden KI-Assistenzsystem wird eine deutlich höhere Akzeptanz und Vertrauenswürdigkeit durch Ärztinnen und Ärzte und Patientinnen und Patienten erwartet. Dies wird begleitend durch die Universität des Saarlandes untersucht. Die beteiligten augenärztlichen Versorger, die Augenklinik Sulzbach und das Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital Münster, stellen umfangreiche klinische Datenbestände für das Training der maschinellen Lernmodelle zur Verfügung, definieren Anwendungsszenarien und erproben die geschaffenen Demonstratoren im Klinikeinsatz.

»Ophthalmo-AI« wird im Rahmen des Förderschwerpunkts »Adaptive Technologien für die Gesellschaft – Intelligentes Zusammenwirken von Mensch und Künstlicher Intelligenz« vom Bundesministerium für Bildung und Forschung unterstützt.
 

 

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