Künstliche Intelligenz erkennt COVID-19 in der klinischen Routine14. April 2020 Im CT-Schaltraum in der Zentralen Notaufnahme am UKJ kommt KI zum Einsatz (v.l.n.r.): Nadine Moritz, MTRA am UKJ, Fanghang Ji, Softwareentwickler InferVision, Felix Güttler, technisch-kaufmännischer Leiter des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologieam UKJ, Ioannis Diamantis, Oberarzt am IDIR, Sun Yipeng, Direktor Europa InferVision. (Foto: © UKJ/IDIR) Wenn die Radiologen des Universitätsklinikums Jena (UKJ) anhand von Computertomographie-Bildern eine COVID-19-Lungenentzündung von einer klassischen Lungenentzündung eindeutig unterscheiden wollen, ist dies eine Herausforderung. Deshalb setzt das UKJ seit Neustem auf Künstliche Intelligenz (KI) in der COVID-19-Bildgebung und das nach eigenen Angaben als erstes Krankenhaus in Deutschland. „Die Künstliche Intelligenz kann in Sekundenschnelle automatisch COVID-19-verdächtige Areale in CT-Bildern erkennen, markieren und so die radiologische Diagnostik unterstützen. Die KI ersetzt allerdings nicht das gängige PCR-Testverfahren, da nicht alle mit SARS-CoV-2-infizierten Patienten eine COVID-19-Lungenentzündung entwickeln“, erklärt Felix Güttler, technisch-kaufmännischer Leiter des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (IDIR) am UKJ. Die Computertomographie kommt bei Patienten mit Verdacht auf COVID-19 im Rahmen der Risikoeinschätzung in der Zentralen Notaufnahme des UKJ zum Einsatz. „Die KI wurde darauf trainiert Krankheitszeichen in den CT-Bildern zu erkennen. Dafür wurden zahlreiche frühe COVID-19-Fälle aus China verwendet, beispielsweise aus dem Wuhan Tongji Hospital oder dem Zhongnan Hospital der Wuhan University“, erklärt Prof. Ulf Teichgräber, Direktor des IDIR. „Innerhalb weniger Sekunden kann eine prozentuale Risikobewertung für COVID-19 erstellt werden. Das KI-System kann Mitarbeiter bei Verdachtsfällen mit stark erhöhtem Risiko warnen, noch bevor der Befund erstellt wird. So werden die bereits etablierten und wirksamen Maßnahmen zum Schutz vor einer Ansteckung mit SARS-CoV-2 weiter verstärkt“, so Teichgräber weiter. Mit Künstlicher Intelligenz hat die Radiologie des Thüringer Uniklinikums bereits sehr gute Erfahrungen gemacht. „Seit einem Jahr setzen wir KI für die Bildrekonstruktion am CT in der radiologischen Routine ein und verringern dadurch das Bildrauschen und die Strahlenexposition. Mit dem KI-System für COVID-19 erweitern wir unsere Möglichkeiten einmal mehr“, sagt Güttler.
Mehr erfahren zu: "Reduziertes Risiko: Hypercholesterinämie als Faktor bei Chronisch-obstruktiver Lungenerkrankung" Weiterlesen nach Anmeldung Reduziertes Risiko: Hypercholesterinämie als Faktor bei Chronisch-obstruktiver Lungenerkrankung Eine Auswertung von Querschnittsdaten der National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) hat einen inversen Zusammenhang zwischen Cholesterinwerten und der Prävalenz der Chronisch-obstruktiven Lungenerkrankung (COPD) ergeben.
Mehr erfahren zu: "Gebrechliche COPD-Patienten mit akuter Exazerbation: Länger in stationärer Behandlung" Weiterlesen nach Anmeldung Gebrechliche COPD-Patienten mit akuter Exazerbation: Länger in stationärer Behandlung Bei Patienten mit Chronisch-obstruktiver Lungenerkrankung und akuten Exazerbationen (AECOPDs) ist die Prävalenz von Gebrechlichkeit und der Vorstufe davon hoch. Das berichten die Autoren einer Untersuchung an 295 Patienten. Gebrechlichere Betroffene […]
Mehr erfahren zu: "Bariatrische Eingriffe bei adipösen Patienten mit Asthma: Vorteilhaft auch für die Lungenfunktion" Weiterlesen nach Anmeldung Bariatrische Eingriffe bei adipösen Patienten mit Asthma: Vorteilhaft auch für die Lungenfunktion Ein bariatrischer Eingriff kann sich bei Asthmapatienten, die an Fettleibigkeit leiden, auch günstig auf die Lungengesundheit auswirken. Das hat eine jüngst veröffentlichte exploratorische Pilotstude ergeben.