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2021

Maschinelles Lernen für die Medizin – von Forschung bis Diagnose

Die HighTech Agenda Bayern (HTA) ermöglicht an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) neue Schwerpunktsetzung und die Stärkung von Zukunftsfeldern, beispielsweise im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Katharina Breininger ist Professorin für Artificial Intelligence in Medical Imaging und bringt mit ihrer Forschung die FAU voran und Künstliche Intelligenz und Medizin zusammen.

Prof. Breininger, wie kommen in Ihrer Forschung KI und Medizin zusammen?
In meiner Forschung geht es darum, mit Hilfe von KI automatisch Informationen aus medizinischen Bilddaten zu gewinnen und diese mit Informationen aus anderen Quellen zu kombinieren. Unser Ziel ist hierbei sowohl, die medizinische Grundlagenforschung durch quantitative Analysen zu unterstützen, als auch diese Informationen direkt bei der Diagnose und Behandlung von Patientinnen und Patienten einzusetzen. Das betrifft zum Beispiel die Analyse von mikroskopischen Bildern in der Digitalen Pathologie durch KI im Bereich der Tumordiagnostik. Ein anderes Beispiel ist die Fusion von prä- und intraoperativen Bildern bei minimalinvasiven Eingriffen, die helfen kann, Eingriffe für die Patientinnen und Patienten sicherer und mit weniger Nebenwirkungen durchzuführen.

Wie können Patienten und Patientinnen davon profitieren?
Wir sehen bereits heute einige Anwendungen im Bereich der KI, die die Behandlung von Patientinnen und Patienten verbessern können, z.B. im Bereich der Tumordiagnostik oder in der Unterstützung klinischer Workflows.
Richtig eingesetzt kann KI dazu beitragen, Arbeitsabläufe zu beschleunigen und sicherer zu machen, indem viele hochkomplexe Informationen, die Ärztinnen und Ärzten bei einer Behandlung zur Verfügung stehen, sinnvoll aufbereitet werden – etwa indem interessante Bildbereiche in medizinischen Aufnahmen besonders hervorgehoben werden. Zusätzlich zu dem Potential, das wir in einer verbesserten Behandlung sehen, kann KI Patientinnen und Patienten auch im Alltag unterstützen. Zum Beispiel können Sensor- oder Smartphone-Daten analysiert werden, um etwa bei Diabetespatienten gefährliche Über- und Unterzuckerungen frühzeitig zu erkennen.

Inwiefern bringt eine Zusammenarbeit mit der Industrie Vorteile?
Hier können beide Seiten sehr profitieren. Forschung in Kooperation mit der Industrie ist aus meiner Sicht insbesondere dann gewinnbringend, wenn sie zusätzlich zu einer breiten und öffentlich geförderten (Grundlagen-) Forschung stattfindet. So können wir sicherstellen, dass auch komplementäre Fragestellungen und Ansätze untersucht werden, hinter denen kein direktes wirtschaftliches Interesse steht oder die im Rahmen einer Industriekooperation zu explorativ oder riskant wären. In diesem Fall kann die Industrie bei der Zusammenarbeit von den neuen und innovativen Ideen des Universitätsumfelds profitieren, die schon frühzeitig in Anwendungen und Produkten eingesetzt werden können. Gleichzeitig können die Universitäten neu entwickelte Methoden nicht nur im "Laborumfeld", sondern auch in echten Anwendungsfällen testen. Dies gibt uns wiederum die Möglichkeit, unsere Algorithmen zuverlässiger und flexibler zu gestalten. Gerade für Methoden aus dem Bereich Machine Learning/ Künstliche Intelligenz ist es nicht nur wichtig, dass diese Algorithmen genau richtige Vorhersagen liefern, sondern wir müssen auch mitdenken, wie Ärztinnen und Ärzte aber auch Patientinnen und Patienten unsere Methoden sinnvoll im Alltag einsetzen können. Dann können wir einen wirklichen Mehrwert in der Gesundheitsversorgung erreichen.


Foto: FAU/ Georg Pöhlein

Prof. Dr.-Ing. Katharina Breininger
Katharina Breininger
Researcher
Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE)
Juniorprofessur für Artificial Intelligence in Medical Imaging

Henkestraße 91
91052 Erlangen
Phone number:+49 9131 85 70942
Email:katharina.breininger@fau.de
Website:https://lme.tf.fau.de/person/breininger/

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