Automatisierte Bildanalyse für Arthritis-Patienten

Das internationales Forschungsprojekt „AutoPix“ setzt auf innovative Bildgebungstechniken und mobile Anwendungen, um die Versorgung von Menschen mit Arthritis zu verbessern.

Jedes Jahr werden in der EU Millionen Bilddaten aus Röntgen, Ultraschall oder Magnetresonanztomografie von Arthritis-Patientinnen und -Patienten produziert. Das von der Innovative Health Initiative (IHI), der Europäischen Union und der Industrie mit 21 Miollionen Euro geförderte Konsortium AutoPiX verfolgt das Ziel, diese Bilddaten mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) als aussagekräftige Biomarker nutzbar zu machen. Die Schwerpunkte des Projekts wurden im Rahmen eines Pressegesprächs an der MedUni Wien präsentiert.

Die Ziele des Projekts sind mehrere innovative Ansätze, um die Versorgung von Patientinnen und Patienten mit Arthritis zu verbessern. Ein zentraler Aspekt ist die automatisierte Bildanalyse, bei der unstrukturierte Bilddaten in quantitative Biomarker umgewandelt werden, die Diagnose, Therapieüberwachung und Vorhersage unterstützen können.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz mobiler Apps das Monitoring aus der Ferne. Dabei können Fotos oder Videos direkt an die Klinik übermittelt werden. Schließlich sollen innovative Bildgebungstechniken entwickelt werden, die die invasive Gewebsdiagnostik ersetzen könnten und somit eine weniger belastende Alternative für die Betroffenen bieten.

KI-gestützte Bildgebungs-Biomarker sollen Frühdiagnose verbessern

Um die bildgebenden Biomarker für Patientinnen und Patienten mit Rheumatoider Arthritis (RA), Psoriasis-Arthritis (PsA) und Axialer Spondyloarthritis (axSpA) zu verbessern, bringt das AutoPiX-Projekt erstklassige pharmazeutische und medizintechnische Partner mit führenden akademischen Einrichtungen zusammen. Diese immunvermittelten Entzündungskrankheiten betreffen Millionen von Menschen in Europa – etwa vier Millionen bei RA, 1,3 Millionen bei PsA und drei bis fünf Millionen bei axSpA. Sie stehen vor den gleichen Herausforderungen, wie zum Beispiel der Notwendigkeit einer rechtzeitigen Diagnose in nicht spezialisierten Einrichtungen, einer frühzeitigen und gezielten Intervention und einer wirksamen Überwachung.

„Das AutoPiX-Konsortium hat sich zum Ziel gesetzt, den kritischen Bedarf an besserem Verständnis von Bildgebung in der Rheumatologie zu decken“, erklärt AutoPiX-Koordinator Prof. Daniel Aletaha von der Medizinischen Universität Wien. „Dazu gehören der eingeschränkte Zugang zu spezifischen Techniken wie Ultraschall außerhalb von Referenzzentren und Krankenhäusern sowie Schwierigkeiten bei der Auswahl der am besten geeigneten Behandlungen für Arthritis.“

KI-gestützte Bildgebungs-Biomarker könnten die Präzisionsmedizin und die Frühdiagnose verbessern und Ärztinnen und Ärzte sowie Patientinnen und Patienten zugängliche Darstellungen ermöglichen. Aletaha: „Wir werden die Bildgebung näher an die praktizierenden Ärzt:innen und die Patient:innen heranbringen und dafür sorgen, dass sie für die Behandlung von Krankheiten, die ein hohes Maß an Fachwissen erfordern, besser zugänglich, interpretierbar und klinisch relevant wird“.